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Enregistrement W2157864236 · doi:10.1049/mnl.2011.0470

Temperature compensation in integrated CMOS-MEMS scanning probe microscopes

2012· article· en· W2157864236 sur OpenAlexaff
Niladri Sarkar, Kyle Trainor, Raafat R. Mansour

Notice bibliographique

RevueMicro & Nano Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiezoresistive effectMicroelectromechanical systemsActuatorChipScannerMaterials scienceComputer scienceElectronic engineeringEngineeringElectrical engineeringNanotechnologyOptoelectronicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors report on the operation of complementary metal-oxide semiconductor microelectromechanical system (MEMS) scanning probe microscope (SPM) with integrated three-dimensional electrothermal actuation and three-axis position sensing. Conventional SPM makes use of piezoelectric positioning systems which are bulky (leading to thermal drift and poor vibration immunity) and suffer from inherent creep (leading to image distortion). The scanner design is intended to leverage the myriad physical benefits of dimensional scaling to improve the performance and to reduce the barrier to entry for SPM ownership when compared to the state-of-the-art. However, the integration of multiple electrothermal actuators on chip introduces several complications owing to coupling between electrical, thermal and mechanical domains. The focus of this Letter is to discuss the origins of these effects, and the strategies that are implemented to mitigate them. Specifically, the authors discuss the open-loop and closed-loop control methods that are used to drive the lateral and vertical actuators and propose and verify a method to compensate for the parasitic effects observed in the piezoresistive force sensors. To the best of the authors' knowledge, this is the first integrated MEMS-SPM with multiple imaging modes that can image a sample without the need for off-chip scanners or laser-based position sensing.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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