High surface area silicon materials: fundamentals and new technology
Notice bibliographique
Résumé
Crystalline silicon forms the basis of just about all computing technologies on the planet, in the form of microelectronics. An enormous amount of research infrastructure and knowledge has been developed over the past half-century to construct complex functional microelectronic structures in silicon. As a result, it is highly probable that silicon will remain central to computing and related technologies as a platform for integration of, for instance, molecular electronics, sensing elements and micro- and nanoelectromechanical systems. Porous nanocrystalline silicon is a fascinating variant of the same single crystal silicon wafers used to make computer chips. Its synthesis, a straightforward electrochemical, chemical or photochemical etch, is compatible with existing silicon-based fabrication techniques. Porous silicon literally adds an entirely new dimension to the realm of silicon-based technologies as it has a complex, three-dimensional architecture made up of silicon nanoparticles, nanowires, and channel structures. The intrinsic material is photoluminescent at room temperature in the visible region due to quantum confinement effects, and thus provides an optical element to electronic applications. Our group has been developing new organic surface reactions on porous and nanocrystalline silicon to tailor it for a myriad of applications, including molecular electronics and sensing. Integration of organic and biological molecules with porous silicon is critical to harness the properties of this material. The construction and use of complex, hierarchical molecular synthetic strategies on porous silicon will be described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».