Synthesis of Electrical Conductive Silica Nanofiber/Gold Nanoparticle Composite by Laser Pulses and Sputtering Technique
Notice bibliographique
Résumé
Biocompatible-sensing materials hold an important role in biomedical applications where there is a need to translate biological responses into electrical signals. Increasing the biocompatibility of these sensing devices generally causes a reduction in the overall conductivity due to the processing techniques. Silicon is becoming a more feasible and available option for use in these applications due to its semiconductor properties and availability. When processed to be porous, it has shown promising biocompatibility; however, a reduction in its conductivity is caused by its oxidization. To overcome this, gold embedding through sputtering techniques are proposed in this research as a means of controlling and further imparting electrical properties to laser induced silicon oxide nanofibers. Single crystalline silicon wafers were laser processed using an Nd:YAG pulsed nanosecond laser system at different laser parameters before undergoing gold sputtering. Controlling the scanning parameters (e.g., smaller line spacings) was found to induce the formation of nanofibrous structures, whose diameters grew with increasing overlaps (number of laser beam scanning through the same path). At larger line spacings, nano and microparticle formation was observed. Overlap (OL) increases led to higher light absorbance's by the wafers. The gold sputtered samples resulted in greater conductivities at higher gold concentrations, especially in samples with smaller fiber sizes. Overall, these findings show promising results for the future of silicon as a semiconductor and a biocompatible material for its use and development in the improvement of sensing applications.
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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) | 0,001 | 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 ».