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J-GLOBAL ID：202502227150674946   整理番号：25A0734695

顕微ラマン分光と機械学習によるグラフェンのキャリアドープ空間分布評価

Evaluation of Spatial Distribution of Career Doping in Graphene Using Raman Microscope and Machine Learning

著者 (14件)： 後藤陸 (東京理大) ,  後藤陸 (NIMS) ,  吉成朝子 (東京理大) ,  吉成朝子 (NIMS) ,  岩崎拓哉 (NIMS) ,  鈴木誠也 (NIMS) ,  鈴木誠也 (JAEA) ,  鈴木誠也 (JST-さきがけ) ,  安藤康伸 (東京工大) ,  松村太郎次郎 (AIST) ,  小嗣真人 (東京理大) ,  永村直佳 (東京理大) ,  永村直佳 (NIMS) ,  永村直佳 (JST-さきがけ)
資料名： 応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Autumn Meeting (CD-ROM))
巻： 85th  ページ： ROMBUNNO.18p-A37-8  発行年： 2024年09月04日 
JST資料番号： Y0055B  ISSN： 2758-4704  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： グラフェンに代表される二次元原子層材料は半導体デバイスの材料として近年注目を集めている。しかし原子層デバイスでは、層数や表面吸着物、原子層チャネルと電極・基板との界面状態が、デバイス特性に顕著に影響する。このような原子層環境の計測には、スペ...【本文一部表示】

シソーラス用語： シンクロトロン放射 ,  電荷移動 ,  電極 ,  FET【トランジスタ】 ,  *ドーピング ,  スペクトル ,  二次元 ,  *Raman分光法 ,  *機械学習 ,  顕微分光分析 ,  顕微Raman分光法 ,  *グラフェン ,  原子層
準シソーラス用語： ピークシフト ,  デバイス特性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 炭素とその化合物  (YB02060D) ,  赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  (BD07042H) ,  有機化合物の赤外スペクトル及びRaman散乱,Ramanスペクトル  (BM08064T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  グラフェン ,  キャリア ,  ドープ ,  空間分布 ,  評価