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Enregistrement W4402768681 · doi:10.1063/5.0219194

Nitrogen-vacancy centers as a self-gauged micro-scale heater and its application for multi-modal sensing

2024· article· en· W4402768681 sur OpenAlexaff
Dewen Duan, Vinaya K. Kavatamane, Sri Ranjini Arumugam, Huan‐Cheng Chang, Gopalakrishnan Balasubramanian

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésNitrogenScale (ratio)Vacancy defectModalMaterials scienceEnvironmental scienceNanotechnologyPhysicsComposite materialCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optical excitation of nitrogen-vacancy (NV) color centers in diamonds mostly results in fluorescence emission. During this process, a portion of the incident energy is transferred to phonon vibration, which heats the diamond crystal. For single NV color centers, the heat generated by the optical cycle is negligible, while for an ensemble of NV defects, the generated heat accumulates rapidly and heats the diamond. The temperature rise is rapid due to the high thermal conductivity of the diamond. In addition to the ability to be heated by light, the NV defect's unique properties also allow for the precise measurement of temperature using optically detected magnetic resonance. Here, we experimentally demonstrate that microcrystalline diamond containing NV center ensembles can be used as a self-gauged microheater. We attached a microcrystal diamond to an optical fiber in an endoscope configuration, evaluated its performance as a self-gauged heater under varied biologically relevant environments, and discussed its potential applications. In addition to the aforementioned capabilities, the NV defect enables the precise measurement of local magnetic fields. This provides a unique multimodal sensor to probe temperature-controlled magnetic phenomena at microscopic scales.

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)0,000
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 seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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