Notice bibliographique
Résumé
Magnetic nanoscale devices have shown great promise in both research and industry. Magnetic nanostructures have potential for non-volatile data storage applications, reconfigurable logic devices, biomedical devices and many more. \n \nThe S-state magnetic element is one of the promising structures for non-volatile data storage applications and reconfigurable logic devices. It is a single-layer logic element that can be integrated in magnetoresistive structures. We present a detailed micromagnetic analysis of the geometrical parameter space in which the logic operation is carried out. The influence of imperfections, such as sidewall roughness and roundness of the edge is investigated. \n \nMagnetic nanowires are highly attractive materials that has potential for applications in ultrahigh magnetic recording, logic operation devices, and micromagnetic and spintronic sensors. To utilize applications, manipulation and assembly of nanowires into ordered structures is needed. Magnetic self-alignment is a facile technique for assembling nanowires into hierarchical structures. In my thesis, I focus on synthesizing and assembling nickel nanowires. The magnetic behaviour of a single nickel nanowire with 200~nm diameter is investigated in micromagnetic simulations. Nickel nanowires with Au caps at the ends were synthesized by electrochemical deposition into nanopores in alumina templates. One-dimensional alignment, which forms chains and two-dimensional alignment, which forms T-junctions as well as cross-junctions are demonstrated. Attempts to achieve three-dimensional alignment were not successful yet. I will discuss strategies to improve the alignment process.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».