Contrast mechanisms on nanoscale subsurface imaging in ultrasonic AFM: scattering of ultrasonic waves and contact stiffness of the tip–sample
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonic atomic force microscopy (AFM) and its associated derivatives are nondestructive techniques that can elucidate subsurface nanoscale structures and properties. Despite the usefulness of these techniques, the physical contrast mechanisms responsible for the reported subsurface features observed in ultrasonic AFM are not well defined. In this study, we present a comprehensive model combining ultrasonic wave scattering and tip-sample contact stiffness to better reproduce the experimentally measured phase variations over subsurface features in two model systems. These model systems represent the two extreme sample types typically imaged by ultrasonic AFM, one being a hard material and the other a soft polymeric material. The theoretical analysis presented and associated comparisons with experimental results suggest that the image contrast depends on the combination of two contrast mechanisms: the perturbation of the scattered ultrasonic waves and the local variation of the contact stiffness at the tip-sample contact. The results of this study open up a new door for the depth estimation of buried nanoscale features into hard (engineering structures) and soft (polymers and biological structures) materials, and eventually lead to non-invasive, high-resolution 3D nano-tomography by ultrasonic AFM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».