Mid-infrared Imaging Using Strain-Relaxed Ge<sub>1–<i>x</i></sub>Sn<sub><i>x</i></sub> Alloys Grown on 20 nm Ge Nanowires
Notice bibliographique
Résumé
Germanium–tin (Ge 1– x Sn x ) semiconductors are a front-runner platform for compact mid-infrared devices due to their tunable narrow bandgap and compatibility with silicon processing. However, their large lattice parameter has been a major hurdle, limiting the quality of epitaxial layers grown on silicon or germanium substrates. Herein, we demonstrate that 20 nm Ge nanowires (NWs) act as effective compliant substrates to grow extended defect-free Ge 1– x Sn x alloys with a composition uniformity over several micrometers along the NW growth axis without significant buildup of the compressive strain. Ge/Ge 1– x Sn x core/shell NWs with Sn content spanning the 6–18 at. % range are achieved and processed into photoconductors exhibiting a high signal-to-noise ratio at room temperature with a cutoff wavelength in the 2.0–3.9 μm range. The processed NW devices are integrated in an uncooled imaging setup enabling the acquisition of high-quality images under both broadband and laser illuminations at 1550 and 2330 nm without the lock-in amplifier technique.
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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 ».