(Invited) Nanoscale Llight Management Using Three-Dimensional Scanning Near-Field Optical Microscopy
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
In this talk, we will present an overview of aperture and apertureless type scanning near-field optical microscopy (SNOM) techniques that have been developed for the characterization of photonics-grade nanoscale materials, with a focus on three-dimensional (3D) SNOM methods. 3D SNOM has been undertaken to image the local distribution (within ~100 nm of the surface) of the electromagnetic radiation scattered by random and deterministic arrays of metal nanostructures or photonic crystal waveguides. Individual metal nanoparticles and metal nanoparticle arrays exhibit unique effects under light illumination, including plasmon resonance and waveguiding properties, which can be directly investigated using 3D-SNOM. In the second part of this article, we will review a few applications in which 3D-SNOM has proven to be useful for designing and understanding specific nano-optoelectronic structures and photonic materials. Examples will include the analysis of the nano-optical response phonetic crystal waveguides, aperture antennae and metal nanoparticle arrays, as well as the design of plasmonic solar cells incorporating random arrays of copper nanoparticles as an optical absorption enhancement layer, and the use of 3D-SNOM to probe multiple components of the electric and magnetic near-fields without requiring specially designed probe tips. A common denominator of these examples is the added value provided by 3D-SNOM in predicting the properties-performance relationship of nanostructured systems in photonics grade materials.
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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 | 0,001 |
| 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