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Enregistrement W4401816063 · doi:10.1063/5.0208571

Needle in a haystack: Efficiently finding atomically defined quantum dots for electrostatic force microscopy

2024· article· en· W4401816063 sur OpenAlexafffund
José Bustamante, Yoichi Miyahara, Logan Fairgrieve‐Park, Kieran Spruce, P. See, Neil J. Curson, Taylor J. Z. Stock, Peter Grütter

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Research Council
Mots-clésHaystackQuantum dotElectrostatic force microscopeMicroscopyAtomic force microscopyMaterials sciencePhotoconductive atomic force microscopyNanotechnologyMagnetic force microscopeKelvin probe force microscopePhysicsOpticsComputer scienceQuantum mechanicsScanning confocal electron microscopyArtificial intelligenceMagnetic fieldScanning capacitance microscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ongoing development of single electron, nano-, and atomic scale semiconductor devices would greatly benefit from a characterization tool capable of detecting single electron charging events with high spatial resolution at low temperatures. In this work, we introduce a novel Atomic Force Microscope (AFM) instrument capable of measuring critical device dimensions, surface roughness, electrical surface potential, and ultimately the energy levels of quantum dots and single electron transistors in ultra miniaturized semiconductor devices. The characterization of nanofabricated devices with this type of instrument presents a challenge: finding the device. We, therefore, also present a process to efficiently find a nanometer sized quantum dot buried in a 10 × 10 mm2 silicon sample using a combination of optical positioning, capacitive sensors, and AFM topography in a vacuum.

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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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