Apprehension of Resistive Characteristics of Plasma Ionized Hybrid Nano Fibrous Silicon
Notice bibliographique
Résumé
Literature review done for the study identified number of challenges with the conventional way of manufacturing nano patterned surfaces. Also, it indicated immense potential of nano structured surface as a sensing surface for numerous applications. Without using any complex and expensive conventional nano manufacturing method, synthesis of Hybrid Nano fibrous Silicon structure (HNfSi) was made possible by identifying useful laser and scanning parameters in this study.\nTo employ such structure for various sensing applications as well as new generation batteries and capacitors, understanding of its resistive behavior was quite necessary. In this study, HNfSis bulk resistance and thickness based resistivity with variation in different laser and scanning parameters was studied successfully. Methods like 4-point resistivity measurement and parallel plate electrode configuration was employed to understand resistive behavior of HNfSi. In addition, considering immense surface area available with such structure and its benefits identified with literature review, ImageJ analysis was done to comprehend change in topological constituents and its dimensions with the variation in specified parameters. To understand such change in resistive behavior, various surface and material characterization methods like, SEM (Scanning electron microscope), Raman spectroscopy, light spectroscopy and EDX (Energy-dispersive X-ray spectroscopy) was employed. Overall, with this study, important laser parameters to generate HNfSi was identified successfully and their respective resistive characteristics were understood using mentioned methods.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».