Control of the average spacing between aligned gold nanoparticles by varying the FIB dose
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a new method to align gold nanoparticles (Au NPs), based on three well-known techniques: self-assembled monolayer (SAM) formation, focused ion beam (FIB) lithography, and organo-metallic chemical vapour deposition (OMCVD). Silicon substrates are coated with CH(3)-terminated silane SAMs as resists. A fine beam of Ga(+) ions, applying different doses, damages/removes these SAMs to correspondingly form a pattern containing sets of lines. Atomic force microscopy (AFM) and time-of-flight secondary ion mass spectroscopy (ToF-SIMS) are used to study the SAM removal process. The FIB nano-lithographically patterned SAMs are re-filled with an SH-terminated silane SAM. An OMCVD process is carried out to grow Au NPs onto the SH-groups in the lines. The average spacing between the Au NPs is demonstrated to be controlled by varying the FIB dose. Scanning electron microscopy (SEM) image analysis indicates that the average spacing decreases exponentially with increasing the dose, up to a predefined threshold. In addition, the formation of OMCVD Au NPs spacing and its dose-dependence in the absence of the SH-terminated SAMs is studied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».