Synthesis of low dimensional nanomaterials by pulsed laser ablation in liquid
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing application of functional nanomaterials in numerous fields, considerable effort has been devoted to exploring simple and efficient methods for their synthesis. Pulsed laser ablation in liquid (PLAL) is one such novel technique for producing colloidal nanomaterials. It is simple to setup, easy to operate, and can be carried out at room temperature and under atmosphere. This method employs a pulsed laser beam to ablate bulk targets or powders within different liquids, thereby creating colloidal nanomaterials. As a result, it holds significant promise for scalable processing. However, most prior research on PLAL has focused on the synthesis of larger spherical nanoparticles, even though low-dimensional nanomaterials, including zero-dimensional quantum dots, one-dimensional nanowires and nanotubes, and two-dimensional nanosheets and nanobelts, find more usage in various applications, such as optoelectronic devices, catalysis, and biomedicine. In the PLAL process, the high-intensity laser pulses not only fragment the illuminated solids to produce nanomaterials but also interact with liquid molecules, generating multiple reactive ions for chemical reactions. Consequently, various low-dimensional nanomaterials can also be generated. This study provides a comprehensive review of low-dimensional nanomaterials synthesized via PLAL, including their formation mechanisms and 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».