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Enregistrement W2273880558 · doi:10.1088/0957-4484/27/12/125201

<i>In situ</i>nanojoining of Y- and T-shaped silver nanowires structures using femtosecond laser radiation

2016· article· en· W2273880558 sur OpenAlexaff
Luchan Lin, Lei Liu, Peng Peng, Guisheng Zou, Walt W. Duley, Y. Zhou

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanomaterials and Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanowireFemtosecondLaserExcitationOptoelectronicsBand gapElectric fieldIrradiationPolarization (electrochemistry)OpticsMolecular physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the in situ joining of spatially separated silver nanowires without additional filler material by controlled irradiation with femtosecond laser pulses. Nanojoining under these conditions arises from highly localized heat generation in the vicinity of the gap between adjacent silver nanowires. Melting, followed by the flow of silver into the gap, is optimized by adjusting the direction of laser polarization relative to gap geometry. Our results show that melting of silver occurs on both nanowires in the vicinity of the gap between the two components. Successful formation of a joint is found to be a function of the angle between the long axis of the nanowires and the gap distance. Finite element simulations show that the strong localized electric field generated by optical excitation determines the location and the morphology of the resulting bond. Light coupling and the resulting emission properties of these Y-shaped nanowire structures have been simulated and are compared to similar structures where the gap remains open. It is suggested that joined Y-shaped couplers will have a higher switching ratio between emitted nanowire ends than those occurring in open-gap structures. Nanojoining induced by localized heating under strong field excitation may enable the production of robust branched metal nanowire structures for optical applications.

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 seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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