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Enregistrement W3016588550 · doi:10.1002/mop.32370

Surface plasma resonance characteristics of cylindrical multilayer metal‐coated silicon nanoparticles

2020· article· en· W3016588550 sur OpenAlexaff
Xiaomeng Zhang, Guanxia Yu, Ruoyu Cao, Huanhuan Wang

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSiliconLight scatteringScatteringExcited statePlasmaNanoparticleSilver nanoparticleResonance (particle physics)MetalOpticsOptoelectronicsAtomic physicsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, the light scattering properties of cylindrical, three‐layer, silver‐coated silicon nanoparticles of the same size are investigated. Based on the T‐matrix methods, the light transmission and reflection characteristics of the multilayer structure are strictly derived. The scattering cross section (SCS) of the system and the near‐field Hz distribution are numerically calculated. The results show that surface plasmas (SPs) with different frequencies in the outer interface between the metal shell and air can be excited by the incident light and were resonant in different cavities formed by the silver‐coated silicon nanoparticles. When the incident light has higher frequencies, the SPs are excited at the inner interface between the silver shell and the silicon rod by the penetration of the light into the metal shell, and are resonant in the internal dielectric nuclei. These special SPs resonant phenomena have broad applications in the fields of surface plasma resonance sensors and detector.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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