Characterizing defects and transport in Si nanowire devices using Kelvin probe force microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Si nanowires (NWs) integrated in a field effect transistor device structure are characterized using scanning electron (SEM), atomic force, and scanning Kelvin probe force (KPFM) microscopy. Reactive ion etching (RIE) and vapor-liquid-solid (VLS) growth were used to fabricate NWs between predefined electrodes. Characterization of Si NWs identified defects and/or impurities that affect the surface electronic structure. RIE NWs have defects that both SEM and KPFM analysis associate with a surface contaminant as well as defects that have a voltage dependent response indicating impurity states in the energy bandgap. In the case of VLS NWs, even after aqua regia, Au impurity levels are found to induce impurity states in the bandgap. KPFM data, when normalized to the oxide-capacitance response, also identify a subset of VLS NWs with poor electrical contact due to nanogaps and short circuits when NWs cross that is not observed in AFM images or in current-voltage measurements when NWs are connected in parallel across electrodes. The experiments and analysis presented outline a systematic method for characterizing a broad array of nanoscale systems under device operation conditions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».