Broad-spectrum Tuning of Surface Plasmon Resonance Using Palladium Nanorods
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to achieve broad-spectrum tuning of surface plasmon resonance (SPR) with palladium nanorods.For this purpose, the finite-difference time-domain (FDTD) method was selected to simulate the optical properties of palladium nanorods.Specifically, we investigated the effects of radius, axial length, and aspect ratio of palladium nanorods on the SPR, the impacts of axial length on SPR of palladium and gold nanorods of the same size, and the influence of radius on palladium nanospheres and nanorods of the same axial length.The absorption spectra of palladium nanorods in different sizes were also analyzed.The results show that the longitudinal absorption peak of palladium nanorods can be used to tune the SPR from the visible region to the infrared region; palladium nanorods are more suitable for broad-spectrum tuning of the SPR than gold nanorods; palladium nanorods are more effective for broad-spectrum SPR tuning than palladium nanospheres; changing the size of palladium nanorods can effectively tune the SPR across a broad spectrum.The research findings shed important new light on the design of surface plasmon scales, filters, biosensors, etc.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».