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Nanotube Encoders

2007· article· en· W4234766824 sur OpenAlexaff
Lixin Dong, Arunkumar Subramanian, Bradly J. Nelson, Yu Sun

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceScanning electron microscopeField electron emissionCarbon nanotubeAnodeNanotechnologyCommon emitterNanoscopic scaleChemical vapor depositionResolution (logic)LithographyOptoelectronicsPlasma-enhanced chemical vapor depositionOpticsElectronElectrodeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear encoders for nanoscale position sensing based on vertical arrays of single multi-walled carbon nanotubes (MWNTs) are investigated from experimental, theoretical, and design perspectives. Vertically aligned single MWNTs are realized using a combination of e-beam lithography and plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) growth. Field emission properties of the array are investigated inside a scanning electron microscope (SEM) equipped with a 3-DOF nanorobotic manipulator with nanometer resolution functioning as a scanning anode. Lateral position of the scanning anode is sensed from the emission distribution. High resolution (best: 12.9 nm; practical: 38.0 nm) for lateral position sensing around an emitter has been realized.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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