Poster OPTICAL PROPERTIES OF NANOSTRUCTURED POROUS THIN FILMS FABRICATED USING GLANCING ANGLE DEPOSITION
Notice bibliographique
Résumé
Glancing angle deposition (GLAD) is a thin film fabrication technique that has been developed at the University of Alberta. Films formed by physical vapor deposition (PVD) will exhibit a columnar nanostructure if the incident vapor flux arrives at an oblique angle with respect to the substrate surface. At a glancing angle of incidence (>70°), self-shadowing mechanisms become accentuated, resulting in a highly porous thin film composed of isolated columns that are inclined towards the incoming evaporation flux. The GLAD technique uses computer-controlled substrate motion to shape these isolated columns into advanced structures such as helices, zig-zags, and vertical posts [1-3]. The GLAD technique is very versatile. GLAD films can be formed from insulators, metals, and semiconductors using evaporation, pulsed laser deposition [4], or long throw, low pressure sputtering [5]. To illustrate the versatility of the process, a multilayer GLAD film, formed from SiO2 and TiO2, is shown in Fig. 1. GLAD films are also very robust to micromachining and post-processing. For example, filling the pores of a GLAD film with a curable polymer and etching out the original film structure leads to the formation of inverted GLAD coatings [6].
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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 | 0,000 | 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 ».