Gigahertz-Based Visible Light Detection Enabled via CdS-Coated TiO<sub>2</sub> Nanotube Layers
Notice bibliographique
Résumé
Detection of visible light is a key component in material characterization techniques and often a key component of quality or purity control analyses for health and safety applications. Here in this work, to enable visible light detection at gigahertz frequencies, a planar microwave resonator is integrated with high aspect ratio TiO 2 nanotube (TNT) layer-sensitized CdS coating using the atomic layer deposition (ALD) technique. This unique method of visible light detection with microwave-based sensing improves integration of the light detection devices with digital technology. The designed planar microwave resonator sensor was implemented and tested with resonant frequency between 8.2 and 8.4 GHz and a resonant amplitude between −15 and −25 dB, depending on the wavelength of the illuminated light illumination on the nanotubes. The ALD CdS coating sensitized the nanotubes in visible light up to ∼650 nm wavelengths, as characterized by visible spectroscopy. Furthermore, CdS-coated TNT layer integration with the planar resonator sensor allowed for development of a robust microwave sensing platform with improved sensitivity to green and red light (60 and 1300%, respectively) compared to the blank TNT layers. Moreover, the CdS coating of the TNT layer enhanced the sensor’s response to light exposure and resulted in shorter recovery times once the light source was removed. Despite having a CdS coating, the sensor was capable of detecting blue and UV light; however, refining the sensitizing layer could potentially enhance its sensitivity to specific wavelengths of light in certain applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».