Electron beam lithography on nonplanar and irregular surfaces
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
E-beam lithography is a powerful tool for generating nanostructures and fabricating nanodevices with fine features approaching a few nanometers in size. However, alternative approaches to conventional spin coating and development processes are required to optimize the lithography procedure on irregular surfaces. In this review, we summarize the state of the art in nanofabrication on irregular substrates using e-beam lithography. To overcome these challenges, unconventional methods have been developed. For instance, polymeric and nonpolymeric materials can be sprayed or evaporated to form uniform layers of electron-sensitive materials on irregular substrates. Moreover, chemical bonds can be applied to help form polymer brushes or self-assembled monolayers on these surfaces. In addition, thermal oxides can serve as resists, as the etching rate in solution changes after e-beam exposure. Furthermore, e-beam lithography tools can be combined with cryostages, evaporation systems, and metal deposition chambers for sample development and lift-off while maintaining low temperatures. Metallic nanopyramids can be fabricated on an AFM tip by utilizing ice as a positive resistor. Additionally, Ti/Au caps can be patterned around a carbon nanotube. Moreover, 3D nanostructures can be formed on irregular surfaces by exposing layers of anisole on organic ice surfaces with a focused e-beam. These advances in e-beam lithography on irregular substrates, including uniform film coating, instrumentation improvement, and new pattern transferring method development, substantially extend its capabilities in the fabrication and application of nanoscale structures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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