Spatial–temporal characterization of photoemission in a streak-mode dynamic transmission electron microscope
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A long-standing motivation driving high-speed electron microscopy development is to capture phase transformations and material dynamics in real time with high spatial and temporal resolution. Current dynamic transmission electron microscopes (DTEMs) are limited to nanosecond temporal resolution and the ability to capture only a few frames of a transient event. With the motivation to overcome these limitations, we present our progress in developing a streak-mode DTEM (SM-DTEM) and demonstrate the recovery of picosecond images with high frame sequence depth. We first demonstrate that a zero-dimensional (0D) SM-DTEM can provide temporal information on any local region of interest with a 0.37 μm diameter, a 20-GHz sampling rate, and 1200 data points in the recorded trace. We use this method to characterize the temporal profile of the photoemitted electron pulse, finding that it deviates from the incident ultraviolet laser pulse and contains an unexpected peak near its onset. Then, we demonstrate a two-dimensional (2D) SM-DTEM, which uses compressed-sensing-based tomographic imaging to recover a full spatiotemporal photoemission profile over a 1.85-μm-diameter field of view with nanoscale spatial resolution, 370-ps inter-frame interval, and 140-frame sequence depth in a 50-ns time window. Finally, a perspective is given on the instrumental modifications necessary to further develop this promising technique with the goal of decreasing the time to capture a 2D SM-DTEM dataset.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle