Nanoscale self-assembly: concepts, applications and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Self-assembly offers unique possibilities for fabricating nanostructures, with different morphologies and properties, typically from vapour or liquid phase precursors. Molecular units, nanoparticles, biological molecules and other discrete elements can spontaneously organise or form via interactions at the nanoscale. Currently, nanoscale self-assembly finds applications in a wide variety of areas including carbon nanomaterials and semiconductor nanowires, semiconductor heterojunctions and superlattices, the deposition of quantum dots, drug delivery, such as mRNA-based vaccines, and modern integrated circuits and nanoelectronics, to name a few. Recent advancements in drug delivery, silicon nanoelectronics, lasers and nanotechnology in general, owing to nanoscale self-assembly, coupled with its versatility, simplicity and scalability, have highlighted its importance and potential for fabricating more complex nanostructures with advanced functionalities in the future. This review aims to provide readers with concise information about the basic concepts of nanoscale self-assembly, its applications to date, and future outlook. First, an overview of various self-assembly techniques such as vapour deposition, colloidal growth, molecular self-assembly and directed self-assembly/hybrid approaches are discussed. Applications in diverse fields involving specific examples of nanoscale self-assembly then highlight the state of the art and finally, the future outlook for nanoscale self-assembly and potential for more complex nanomaterial assemblies in the future as technological functionality increases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».