Characterization of High Density (111)-oriented Ag Nanotwinned Films Deposited on Sapphire Wafers
Notice bibliographique
Résumé
The exceptional properties of nanotwinned structures have been a hot area of research in recent years.Silver (Ag) has the lowest stacking fault energy (SFE) among all FCC metals, which has a strong tendency to form a twin structure.Also, sapphire substrates are ideal for use in LED applications due to high-temperature resistance, high strength, good electrical insulations, and low dielectric loss.Depositing Ag nanotwinned films on sapphire substrates can serve as a perfect candidate for die bonding in LED manufacturing.In this study, both sputtering and evaporating methods had been demonstrated for the fabrication of high density (111)-textured Ag nanotwinned films on sapphire wafers.Microstructural analyses show that both the sputtered and evaporated Ag grains presented a high density of twin structure.The cross-sectional EBSD analysis of the sputtered Ag nanotwinned film indicated a highly (111)-preferred orientation to 34.6% of the overall grains.Further, the sputtering process allows the production of surface roughness of the Ag nanotwinned film up to 65.1 nm.The epitaxial growth of Ag nanotwinned films with (111)-preferred orientation can be utilized by both the deposition methods.
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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 | 0,000 | 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 ».