Graphene Growth and Characterization: Advances, Present Challenges and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
It is about a decade since graphene became a material for serious research by researchers in condensed matter of various nationalities making significant progress. This paper on graphene growth and characterization: advances, present challenges and prospects is therefore timely. Basic topics such as graphene and graphene technology, history and trend of graphene as well as graphene growth and synthesis have been discussed. Also presented are fundamental and mechanical properties, structural and morphological property characterization using different techniques. Graphene in biomedical and radio frequency applications, transparent electronics, integrated circuits, quantum dots, frequency multiplier, optical modulator and piezoelectricity and as a battery super capacitor are some applications and uses of graphene that have been considered. The lowering of the growth temperature of graphene has been found to be beneficial for the compartibility with other materials and processes and could also decrease the impact of cooling-induced wrinkling on the morphology of graphene; the growth on dielectric substrates; being able to resolve many problems associated with metallic growth substrates; better control of both the formation and the extension of additional layers on the graphene through substrate engineering that will result in approaches of graphene that is envisaged are some of the advances and future prospects. Also, the proposed tunable bandgap for graphene which is essential for microelectronics which contributes one of the present challenges is likely to be achieved in the very near future. Although theoretical and computational analyses have proved to have solved the zero bandgap problem of graphene, more convincing approaches that will solve the problem and give way for the fabrication of high performance graphene device are being awaited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».