MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2110171169 · doi:10.1186/1556-276x-7-518

Synthesis of 3D nanostructured metal alloy of immiscible materials induced by megahertz-repetition femtosecond laser pulses

2012· article· en· W2110171169 sur OpenAlexaff
Amirkianoosh Kiani, Palneet Singh Waraich, Krishnan Venkatakrishnan, Bo Tan

Notice bibliographique

RevueNanoscale Research Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-Ablation Synthesis of Nanoparticles
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanolithographyNanochemistryNanoparticleNickelNanotechnologyNanostructureFemtosecondAlloyFabricationLaserAluminiumOxideNanomaterialsGrapheneMetallurgyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: In this work, we have proposed a concept for the generation of three-dimensional (3D) nanostructured metal alloys of immiscible materials induced by megahertz-frequency ultrafast laser pulses. A mixture of two microparticle materials (aluminum and nickel oxide) and nickel oxide microparticles coated onto an aluminum foil have been used in this study. After laser irradiation, three different types of nanostructure composites have been observed: aluminum embedded in nickel nuclei, agglomerated chain of aluminum and nickel nanoparticles, and finally, aluminum nanoparticles grown on nickel microparticles. In comparison with current nanofabrication methods which are used only for one-dimensional nanofabrication, this technique enables us to fabricate 3D nanostructured metal alloys of two or more nanoparticle materials with varied composite concentrations under various predetermined conditions. This technique can lead to promising solutions for the fabrication of 3D nanostructured metal alloys in applications such as fuel-cell energy generation and development of custom-designed, functionally graded biomaterials and biocomposites.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanoscale Research LettersMême sujetLaser-Ablation Synthesis of NanoparticlesTravaux en français237 207