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Notice bibliographique
Résumé
Topspin Strain Mapping software employs electron diffraction and electron beam precession technology to measure strain in local regions of thin specimens.The software enables the user to acquire STEM images and interactively select two areas of interest for strain measurement:(1) a reference, ideally unstrained, region and (2) an experimental, strained region.Electron diffraction patterns from the two regions are compared by the Topspin Strain Analysis software to measure strain values at every sampled position in the experimental area.Unlike other methods, which calculate strain by measuring shifts in individual diffraction spots from the patterns, Topspin Strain Analysis calculates strain by comparing the entire strained diffraction pattern to the unstrained reference pattern.This improves the accuracy and precision of the strain measurement and does not require the user to identify the spots to use for strain measurement.The addition of beam precession to the nanobeam diffraction patterns reduces the effects of specimen thickness and tilt variations, which arise from dynamical diffraction effects.This enables the robust use of automated analysis algorithms.Additionally, the increased number of high-order diffraction spots in the precession electron diffraction patterns improves the precision of the strain measurement.Topspin Strain Mapping is an automated solution for research and metrology applications that require strain determination and mapping, and it yields both high measurement precision (0.02% demonstrated) and high spatial resolution (nanometer-level demonstrated).Topspin Strain Mapping addresses the issue of low throughput typical of previous methods.Through the use of hardware optimized for fast diffraction pattern imaging and beam precession, a typical Topspin Strain Mapping session acquires a dataset of 200 × 200 pixels in less than seven minutes.Subsequent analysis of the dataset from such a map can produce strain maps in approximately five minutes.Additionally, there is little user input necessary for analysis, which reduces complexity and improves reproducibility.Strain measurement is important for layered semiconducting materials where interfacial strain on electronic mobilities and properties can affect device performance.The high throughput, minimal user input, and accuracy gained by taking measurements from the entire diffraction pattern make the technique suitable for industrial applications, as well as local measurement of strain around crystal defects and precipitates that are important for fundamental applications in materials science.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,321 | 0,079 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».