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Enregistrement W4412524219 · doi:10.31438/trf.hh2024.73

INTEGRATION OF GRAPHENE-POLYMER HETEROSTRUCTURE MEMBRANES INTO A MULTI-USER MEMS FABRICATION PROCESS

2024· article· en· W4412524219 sur OpenAlexfundno aff
Katherine Smith, Daniel Morris, Aidan Retallick, Alaaeldin Elhady, Samed Kocer, Matthias Heil, Eihab Abdel‐Rahman, Aravind Vijayaraghavan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute for Health and Care ResearchManchester Biomedical Research CentreCMC Microsystems
Mots-clésFabricationGrapheneMicroelectromechanical systemsMaterials scienceMembraneHeterojunctionPolymerNanotechnologyProcess (computing)OptoelectronicsComputer scienceComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene-polymer heterostructure (GPH) membranes are an emerging high-performance option for MEMS.Here we demonstrate for the first time how GPH membranes can be integrated into commercial multiuser MEMS fabrication using the PiezoMUMPs process, to create capacitive pressure sensors and CMUTs.The pressure sensors demonstrate a linear areal sensitivity of 32 Pa -1 mm -2 over a dynamic range of 200 kPa.The CMUTs possess 9.6 MHz resonance frequency and Q factor of 10 under a bias of 2 V, which is ideal for medical and non-destructive testing applications.This is the first demonstration of an industry-standard process for the fabrication of graphene-based MEMS devices.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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