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审查卤化物钙钛矿材料用于太阳能电池和发光设备
摘要：由于效率的快速提高，卤化物钙钛矿材料在光伏区域引起了全球关注，从2009年的不到4％到2023年的26.1％，只有纳米杠杆光活性层。同时，这位Nova星在许多其他领域（例如发光，传感器等）都发现了应用。本综述始于物理和化学的基础知识，其卤化物钙钛矿材料的出色性能用于光伏/发光以及准备它们的方法。然后，它描述了太阳能电池和发光设备的基本原理。总结了包括纳米技术的策略，以改善这两个领域的卤化物钙钛矿材料的性能和应用：从结构 - 财产关系到设备中的每个组件如何影响整体性能。此外，这篇评论列出了卤化物钙钛矿材料未来应用的挑战。
新的转录组组装数据的海洋发光鞭毛鞭毛颗粒
lunula是一种单细胞生物化的恐龙。尽管在许多双重化的进化枝中都可以理解生物新蛋白质和荧光素酶合成的机理和基因，但在恐龙粉中，它仍然未知。我们利用了长时间和简短的读数，在这里介绍了P. Lunula转录组的从头大会。总共获得了9.75亿个过滤的配对读数，并将其组装成155,716个重叠群，该重叠群与功能上有功能上注释的普通成绩单相对应。该数据集对于提高我们对原生物学的理解并可以通过NCBI Bioproject（PRJNA727555）获得有价值。©2021作者。由Elsevier Inc.出版这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
具有改良发光特性的高度非化化YAG陶瓷
图2。y 3+x al 5-x o 12（0≤x≤0.4）的结构演变得出了SXRD数据的分析。（a）Y 3.4 Al 4.6 O 12（R WP = 8.79％，χ= 1.16）的Rietveld细化具有高角度拟合插图的变焦。Blue tick marks indicate garnet reflections (99.77(2) wt.%), green tick marks indicate perovskite reflections (YAlO 3 , 0.33(2) wt.%) (b) The garnet structure of Y 3.4 Al 4.6 O 12 projected along (100), and a fragment projected along (111) showing the three different cation environments (orange atoms = Y 3+ ; dark blue octahedra = Alo 6;浅蓝色四面体= ALO 4）。（c）具有线性拟合覆盖（实线）的精制晶格参数A，并通过y 3+对16个位点的精制占用率，名义占用覆盖（虚线）。（d）在三种不同的阳离子环境中精制的金属氧距离（m-o）x，在y 3 al 5 o 12（m- o）0时标准化为其值。蓝色三角形=直接结晶样品；洋红色倒三角=玻璃结晶样品。错误栏对应于细化中的10x ESD。
世界上第一个高效串联钙钛矿发光开发成功
2024（国际电子博览会）还展出了11英寸平板电脑和32英寸电视，这带来了更好的反应，具有更好的色彩，更高的亮度，较高的亮度，较低的功耗和AR/VR。这种表现已经被商业化，现有的自我发射OLED
在智能网格中开发光伏系统和应用：Sivas案例
摘要 - 土耳其的高太阳能潜力是一个重要的优势，有效利用这种潜力将有助于国民经济。在这项研究中，研究了光伏系统（PVS）与智能电网的整合，在确保能源效率方面变得越来越重要。在研究范围内，设计了一个在西瓦斯省有30个家庭的村庄，并且根据村庄中每个家庭的每日能源消耗来计算每天30个家庭所需的电能量。然后，设计了由60个675 wp（瓦特峰）组成的光伏（PV），以满足这种需求。PV已集成到城市网格中，即使光伏不足，也可以满足该村庄的电能需求。为了使这种集成起作用而无需中断，将控制技术添加到集成中并在MATLAB/SIMULINK环境中进行模拟。使用设计的PV，可以看到可以在4月至9月之间满足村庄的整个电能需求，并且可以在10月至3月之间满足这种需求的很大一部分，并且由于集成，可以从网格中提供其余部分。
光致发光 (PL) 光谱
光是一种能量形式，其行为可以用波和粒子的性质来描述。电磁辐射的某些性质，例如它从一种介质传播到另一种介质时的折射，可以通过将光描述为波来得到最好的解释。其他性质，例如吸收和发射，最好将光视为粒子来描述。自 20 世纪前 25 年量子力学发展以来，电磁辐射的确切性质仍不清楚。尽管如此，波和粒子行为的双重模型为电磁辐射提供了有用的描述。1.1 发光发光是一门与光谱学密切相关的科学，光谱学是研究物质吸收和发射辐射的一般规律。自古以来，海洋和腐烂有机物中的细菌、萤火虫和萤火虫等发光生物的存在就让人类既困惑又兴奋。对发光这一主题的系统科学研究始于 19 世纪中叶。 1852 年，英国物理学家 GCStokes 发现了这一现象，并提出了发光定律，即现在的斯托克斯定律，该定律指出发射光的波长大于激发辐射的波长。1888 年，德国物理学家 E. Wiedemann 在文献中引入了“发光”（弱辉光）一词。某些物质吸收各种能量后发光而不产生热量的现象称为发光。发光是在各种激发源下获得的。发射光的波长是发光物质的特性，而不是入射辐射的特性。发光系统不断消耗能量来驱动发射过程。通用术语“发光”包括各种各样的发光过程，这些过程的名称源于为其提供动力的各种能量。光致发光包括荧光和磷光，是众多发光类别之一。为了说明发光的多样性，下面介绍一些最常见的发光类型：1. 电致发光：电流通过电离气体时产生。例如气体放电灯。2. 放射性发光：从放射性衰变释放的高能粒子中获取能量。例如发光的镭表盘。3. 摩擦发光：源于希腊语 tribo，意为摩擦。当某些晶体受到压力、挤压或破碎时，就会发出这种发光。例如某些类型的糖晶体。4. 声致发光：在暴露于强声波（压缩）的液体中产生这种发光。5. 化学发光：从化学反应中获取能量。化学键的断裂提供了能量。
文章利用人工智能对基于智能手机的电化学发光传感器数据进行数据驱动建模
摘要：了解从基于智能手机的电化学发光 (ECL) 传感器提取的多模态数据之间的关系对于开发低成本的即时诊断设备至关重要。在这项工作中，使用随机森林 (RF) 和前馈神经网络 (FNN) 等人工智能 (AI) 算法定量研究 Ru(bpy) 3 2+ 发光体浓度与其实验测量的 ECL 和电化学数据之间的关系。使用一次性丝网印刷碳电极开发了一种带有 Ru(bpy) 3 2+ /TPrA 的基于智能手机的 ECL 传感器。在施加 1.2 V 电压后，同时获得 ECL 图像和电流图。通过 RF 和 FNN 算法分析这些多模态数据，从而可以使用多个关键特征预测 Ru(bpy) 3 2+ 浓度。在 0.02 µM 至 2.5 µM 的检测范围内，实际值和预测值之间实现了高相关性（RF 和 FNN 分别为 0.99 和 0.96）。使用 RF 和 FNN 的 AI 方法能够使用易于观察的关键特征直接推断 Ru(bpy) 3 2+ 的浓度。结果表明，数据驱动的 AI 算法在分析多模态 ECL 传感器数据方面非常有效。因此，这些 AI 算法可以成为建模库的重要组成部分，并成功应用于 ECL 传感器数据建模。
具有3D转换金属离子掺杂的Y3AL5O12的光致发光和辐射发光特性
传感技术，例如辐射检测，（1）生物成像，（2）和（3）是发光材料的某些应用。尤其是，在辐射激发下散发光线的发光材料，称为闪烁体，具有许多应用，包括医学，工业和科学的应用。尽管在过去的几十年中已经研究了许多闪烁体，但（4-7）关于新型闪烁体的基本研究仍然比以往任何时候都取得更好的性能。已经有关于各种类型的闪烁体的报道，例如单晶，（8-21）纳米晶体，（22）晶体膜，（23）陶瓷，（24-27）眼镜，（28-37）塑料，（28-37）塑料，（38）和有机 - 无机混合材料，（39-42），甚至是最后几年。就发光中心而言，特定的掺杂剂（例如CE，欧盟和TL）主要用于商业闪烁体；但是，其他掺杂剂也是我们的利益。在这项研究中，我们研究了Y 3 Al 5 O 12（YAG）的光致发光（PL）和辐射发光（RL）特性，该特性用3D转换金属离子掺杂。我们选择Ti，V，Mn和Cu作为3D-Transiton金属，因为它们被称为或研究为用于激光照明和显示的发光材料的掺杂剂，例如Ti掺杂的Al 2 O 3，（43）V型voped Yag，（44）Mn-Mn-Doped Zns，（45），（45）（45）和cu-dopeded glasses and cu-doppoped glasses and cu-doppoped glasses and cu-doppopep glasses and cu-doppoppopep。（46,47），因为石榴石型单晶
对HO3+掺杂CA3的结构和光致发光特性的研究（VO4）2发光设备的磷
化合物具有良好的基础，因为它们具有多种优势。它们表现出可调的发射特性；因此，可以针对特定C应用定制发射光的颜色和强度。11 - 13这种可调节性是创建可以补充人类视觉敏感性的磷光器的关键特征，从而带来最佳的照明和显示质量。ca 3（vo 4）2（一种钒酸盐）具有一种结构结构，当用某些稀土离子掺杂时，可以定制以在可见光谱中发出光。14此功能使CA 3（VO 4）2成为需要绿色排放的引人注目的选择，例如在W-LED和显示技术中。15基于Ca 3（vo 4）2的磷光体的可调节性能源于其可调节的特性，从而能够以受控和有效的方式产生材料。发射白光二极管（LED）的发展在很大程度上取决于绿色发射磷。在发光活化剂中，TB 3+离子以其出色的量子产率，辐射纯度和稳定性而闻名。16,17用于研究绿色发光，最近将TB 3+离子添加到宿主材料中，例如BioCl和Sral 2 O 4。 18,19 4f 8 - 4f 7 5d 1转换负责TB 3+离子在（220-300）NM区域中显示的广泛激发属性。 令人惊讶的是，在此激发范围内还吸收了孤立的VO 4 3-部分，可能用作TB 3+离子敏化剂。 kuz'Icheva等。 在TM掺杂的Ca 3（vo 4）2中证明了光谱发光特性。 20 Voronina等。16,17用于研究绿色发光，最近将TB 3+离子添加到宿主材料中，例如BioCl和Sral 2 O 4。18,19 4f 8 - 4f 7 5d 1转换负责TB 3+离子在（220-300）NM区域中显示的广泛激发属性。令人惊讶的是，在此激发范围内还吸收了孤立的VO 4 3-部分，可能用作TB 3+离子敏化剂。kuz'Icheva等。在TM掺杂的Ca 3（vo 4）2中证明了光谱发光特性。20 Voronina等。描述Mn掺杂的Ca 3（vo 4）2，21
通过基于发光寿命的纳米温度计可靠地远程监测肝脏炎症期间的绝对温度
几个世纪以来，人类已经意识到温度与健康之间的内在关系。最明显的例子是发烧（感染或炎症过程中体温升高）。特定器官的温度是外部温度、代谢活动和血液灌注等多种因素之间微妙平衡的结果。[1] 因此，这些参数的微小变化都会导致器官温度的变化。因此，温度波动可以作为疾病发展的早期指标。据报道，许多对社会造成破坏性影响的疾病都与温度有关，例如神经系统的退化过程、传染性病原体引起的急性炎症以及心血管疾病。[2] 身体和内脏器官温度升高的一个特别显著的原因是全身性炎症，这是一种发病率和死亡率很高的严重疾病。 [3] 因此，组织和器官的热监测已成为早期发现危及生命的疾病的宝贵工具。 [3,4] 为了有效，热监测应远程实现，测量时不干扰组织的温度，也避免对被研究器官进行物理改变。 不幸的是，大多数传统的热传感技术都是侵入性的——因为它们需要插入热电偶等微型热传感器——而红外摄像机的非侵入式热成像只能测量表面温度。 [5] 在这种情况下，发光温度计代表了一种克服这些限制的替代技术。 它基于使用发光纳米温度计 (LNTh) 作为远程热报告器。 [6,7] LNTh 是纳米粒子 (NP)、蛋白质或染料，其发光强烈依赖于温度。 LNTh 最初被提出用于细胞内温度测量 [8,9]，后来被应用于动物模型中的远程热感应。 [10] 在这样的模型中，LNTh 的使用使得