Coupled Broad Ion Beam–Scanning Electron Microscopy (BIB–SEM) for polishing and three dimensional (3D) serial section tomography (SST)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
plasma-FIB (PFIB) methods inducing less beam damage, especially for ion beam sensitive materials. It can mill areas several orders of magnitude larger (up to millimetre scale), and is not confined to the edge of the sample with associated curtaining issues. BIB is shown to have sputter rates up to five times higher than comparable FIB techniques. This new coupled BIB-SEM system (commercial name 'iPrep™II') enables in-microscope surface polishing to remove contaminants or damage for two dimensional (2D) imaging, as well as automated serial section tomography (SST) by milling and imaging hundreds of slices, cost and time efficiently. The milled slice thickness can be controlled from a few nanometers up to a micrometre. A novel sample transfer, handling and interlock system allows automated and sequential BIB polishing, scanning electron microscopy (SEM) and analysis by secondary electron (SE) imaging, electron back scatter diffraction (EBSD) and energy dispersive spectroscopy (EDS) for 3D microstructure analysis. Furthermore, insulating surfaces can be sputter coated after milling each slice to reduce charging during SEM analysis. The performance of the instrument is demonstrated through a series of case studies across the materials, earth and life sciences exploiting the imaging, crystallographic and chemical mapping capabilities. These include the study of butterfly defects in bearing steels, meta-stable intermetallic phases in bronze bearings, shale gas rock, aluminium plasma electrolytic oxide (PEO) coatings as well as liver and mouse brain tissues.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle