High-Energy Electron Scattering in <i>Thick</i> Samples Evaluated by Bright-Field Transmission Electron Microscopy, Energy-Filtering Transmission Electron Microscopy, and Electron Tomography
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
Energy-filtering transmission electron microscopy (TEM) and bright-field TEM can be used to extract local sample thickness $t$ and to generate two-dimensional sample thickness maps. Electron tomography can be used to accurately verify the local $t$. The relations of log-ratio of zero-loss filtered energy-filtering TEM beam intensity ($I_{{\rm ZLP}}$) and unfiltered beam intensity ($I_{\rm u}$) versus sample thickness $t$ were measured for five values of collection angle in a microscope equipped with an energy filter. Furthermore, log-ratio of the incident (primary) beam intensity ($I_{\rm p}$) and the transmitted beam $I_{{\rm tr}}$ versus $t$ in bright-field TEM was measured utilizing a camera before the energy filter. The measurements were performed on a multilayer sample containing eight materials and thickness $t$ up to 800 nm. Local thickness $t$ was verified by electron tomography. The following results are reported:• The maximum thickness $t_{{\rm max}}$ yielding a linear relation of log-ratio, $\ln ( {I_{\rm u}}/{I_{{\rm ZLP}}})$ and $\ln ( {I_{\rm p}}/{I_{{\rm tr}}} )$, versus $t$.• Inelastic mean free path ($\lambda _{{\rm in}}$) for five values of collection angle.• Total mean free path ($\lambda _{{\rm total}}$) of electrons excluded by an angle-limiting aperture.• $\lambda _{{\rm in}}$ and $\lambda _{{\rm total}}$ are evaluated for the eight materials with atomic number from $\approx$10 to 79.The results can be utilized as a guide for upper limit of $t$ evaluation in energy-filtering TEM and bright-field TEM and for optimizing electron tomography experiments.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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