Functional Nanomaterials: From Basic Science to Emerging Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Moores law predicts the reduction of the device elements size and the advancement of physics with time for the next generation microelectronic industries. Materials and devices sizes and enriched physics are strongly correlated phenomena. Everyday physics moves a step forward from microscale classical physics toward nanoscale quantum phenomenon. Similarly, the vast micro/nanoelectronics needs advancement in growth and characterization techniques and unexplored physics to cope with the 21 st century market demands. The continuous size reduction of devices stimulates the researchers and technocrats to work on nanomaterials and devices for the next generation technology. The semiconductor industry is also facing the problem of size limitation and has followed Moores law which predicts 16 nm nodes for next generation microelectronic industries. Nanometer is known as the 10 times of an Angstrom unit, where it is common consensus among the scientists that any materials and devices having physical dimensions less than 1000 times of an Angstrom will come under the umbrella of Nanotechnology. This review article focuses on the fundamental aspects of nanoscale materials and devices: (i) definitions and different categories of nanomaterials, (ii) quantum scale physics and technology, (iii) self-assembed nanostructures, (iv) growth conditions and techniques of 0D, 1D, 2D, and 3D dimensional materials, (v) understanding of the multifunctionalities of the nanomaterials, (vi) nanoscale devices for low energy consumption and fast response, (vii) integration of nanoscale materials with Si-based systems, and (viii) major technical challenges.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle