Real-Time Ratiometric Optical Nanoscale Thermometry
Notice bibliographique
Résumé
All-optical nanothermometry has become a powerful, remote tool for measuring nanoscale temperatures in applications ranging from medicine to nano-optics and solid-state nanodevices. The key features of any candidate nanothermometer are brightness, sensitivity, and (signal, spatial, and temporal) resolution. Here, we demonstrate a real-time, diamond-based nanothermometry technique with excellent sensitivity (1.8% K –1 ) and record-high resolution (5.8 × 10 4 K Hz –1/2 W cm –2 ) based on codoped nanodiamonds. The distinct performance of our approach stems from two factors: (i) temperature sensors─nanodiamonds cohosting two group IV color centers─engineered to emit spectrally separated Stokes and anti-Stokes fluorescence signals under excitation by a single laser source and (ii) a parallel detection scheme based on filtering optics and high-sensitivity photon counters for fast readout. We demonstrate the performance of our method by monitoring temporal changes in the local temperature of a microcircuit and a MoTe 2 field-effect transistor. Our work advances a powerful, alternative strategy for time-resolved temperature monitoring and mapping of micro-/nanoscale devices such as microfluidic channels, nanophotonic circuits, and nanoelectronic devices, as well as complex biological environments such as tissues and cells.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».