Tip treatment for subnanoscale atomic force microscopy in liquid by atomic layer deposition Al2O3 coating
Notice bibliographique
Résumé
Atomic force microscopy (AFM) allows direct imaging of atomic- or molecular-scale surface structures in liquid. However, such subnanoscale measurements are often sensitive to the AFM tip properties. To overcome this problem, 30 nm Si-sputter coating was proposed, and its effectiveness in improving stability and reproducibility has been demonstrated in atomic-scale imaging of various materials. However, this method involves tip blunting, enhancing the tip-induced dilation effect. As an alternative method, here we investigate atomic layer deposition (ALD) Al2O3-coating, where the film thickness is atomically well-controlled. Our transmission electron microscopy, contact angle and force curve measurements consistently suggest that as-purchased tips are covered with organic contaminants, and the initial 20 cycles gradually remove them, reducing the tip radius (Rt) and hydrophobicity. Further deposition increases Rt and hydrophilicity and forms an intact Al2O3 film over 50 cycles. We compared 50-cycle ALD-coated tips with 30 nm Si-sputter-coated tips in imaging mica and chitin nanocrystals (NCs). On mica, ALD coating gives slightly less stability and reproducibility in hydration force measurements than the Si sputter coating, yet they are sufficient in atomic-scale imaging. In imaging chitin NCs, ALD-coated tips give a less tip-induced dilation effect while maintaining molecular-scale imaging capability. We also found that 10-cycle-ALD coated tips covered with carbon give a better resolution and reproducibility in observing subnanoscale features at chitin NC surfaces. This result and our experience empirically suggest carbon-coated tips' effectiveness in observing carbon-based materials.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».