MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125818812 · doi:10.1109/mwsym.2012.6259774

Self-actuating scanning microwave microscopy probes

2012· article· en· W2125818812 sur OpenAlexaff
Neil Sarkar, Mostafa Azizi, Siamak Fouladi, Raafat R. Mansour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNear-Field Optical Microscopy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicroelectromechanical systemsScanning probe microscopySample (material)MicrowaveStub (electronics)MicroscopeOptoelectronicsOpticsComputer scienceElectronic engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the design and experimental results of a scanning microwave microscopy (SMM) system that does not require the use of a conventional atomic force microscope (AFM). Microfabricated SMM probes are actuated by integrated MEMS scanners in a commercially available multi-user process. This design is unique in the sense that the tip can be scanned over the sample both laterally and vertically, over a 10µm × 10µm scan range. We first validate our approach with a test-bench consisting of a fixed probe and an integrated sample-scanning stage. This device is used to obtain characteristic approach curves of S11 as a function of tip-sample separation. We then investigate the effect of tip-sample separation on the resolution of the instrument. CPW probes with integrated 1-D and 2-D actuation are then presented. These devices can be used to modulate the tip-sample separation to off-chip samples with a periodic (200Hz) signal, improving immunity to long-term system drifts. To increase measurement sensitivity, a single-stub matching network has been used to match high tip to sample impedance to the 50 ohm of a performance network analyzer. Measurement results agree very well with reported SMM measurements in the literature

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetNear-Field Optical MicroscopyTravaux en français237 207