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Enregistrement W4400972952 · doi:10.1021/acs.nanolett.4c02519

Spatially Resolved Quantum Sensing with High-Density Bubble-Printed Nanodiamonds

2024· article· en· W4400972952 sur OpenAlexafffund
Brian W. Blankenship, Jingang Li, Zachary R. Jones, Madhur Parashar, Naichen Zhao, Harpreet Singh, Runxuan Li, Sophia Arvin, Adrisha Sarkar, Rundi Yang, Timon Meier, Yoonsoo Rho, Ashok Ajoy, Costas P. Grigoropoulos

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchBiological and Environmental ResearchSmall Business Innovation ResearchDivision of Graduate EducationCanadian Institute for Advanced ResearchW. M. Keck Foundation
Mots-clésBubbleVacancy defectMaterials scienceNanotechnologyChemical physicsQuantumNitrogenOptoelectronicsChemistryPhysicsCondensed matter physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) centers in nanodiamonds have emerged as a versatile platform for a wide range of applications, including bioimaging, photonics, and quantum sensing. However, the widespread adoption of nanodiamonds in practical applications has been hindered by the challenges associated with patterning them into high-resolution features with sufficient throughput. In this work, we overcome these limitations by introducing a direct laser-writing bubble printing technique that enables the precise fabrication of two-dimensional nanodiamond patterns. The printed nanodiamonds exhibit a high packing density and strong photoluminescence emission, as well as robust optically detected magnetic resonance (ODMR) signals. We further harness the spatially resolved ODMR of the nanodiamond patterns to demonstrate the mapping of two-dimensional temperature gradients using high frame rate widefield lock-in fluorescence imaging. This capability paves the way for integrating nanodiamond-based quantum sensors into practical devices and systems, opening new possibilities for applications involving high-resolution thermal imaging and biosensing.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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