1 摘要 — 基于超快光电探测器中的光外差(光)混合的 THz 源非常有前景,因为它们在室温下工作,可能结构紧凑、成本高效,并且最重要的是频率可调性广。然而,它们的广泛使用目前受到 THz 频率下 µW 范围的可用功率水平的阻碍。我们在此介绍一种行波结构,其 THz 频率下的相干长度为毫米级,为大有源面积(~4000 µm 2 )光混合设备开辟了道路,该设备能够处理超过 1 W 的光泵浦功率,远远超出了使用小有源面积(<50 µm 2 )的标准集总元件设备的能力,需要保持与 THz 操作兼容的电容水平(<10 fF)。它基于氮化硅波导,该波导耦合到嵌入共面波导中的膜支撑低温生长 GaAs 光电导体。根据本研究详细阐述的该器件的光电子模型,预计毫瓦级功率可达到 1 THz,甚至高于 1 µW,最高可达 4 THz。实验中,使用两个 780 nm-DFB 激光器产生的拍音测量 1 毫米长结构的频率响应,最高可达 100 GHz,清楚地显示了预期的行波特征,即当反向行波的贡献完全消除时,衰减 6 dB,最终达到 ~50 GHz,随后达到 ~100 GHz 的恒定水平。在行波状态下进行操作的实验演示是实现该概念在功率水平和频率带宽方面的最初承诺的第一步。
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在迪拜举行的 COP28 会议上,130 多个国家同意到 2030 年将全球可再生能源装机容量扩大到 11 太瓦。尽管可再生能源发展潜力巨大,但地中海国家缺乏共同愿景、明确承诺和协调努力来推进全球脱碳目标。地中海地区历来在全球能源动态中发挥着战略作用,主要是通过开发化石燃料。今天,脱碳当务之急需要迅速、公正地从化石燃料向清洁能源转变。将重点转向可再生能源为共同应对该地区各国面临的多样但共同的挑战提供了一个全新而独特的机会。该地区包容性的能源转型道路对于巩固其未来稳定和实现可持续发展目标、减少对化石燃料的依赖、缓解地缘政治紧张局势和支持全球脱碳道路至关重要。
这40〜150V SGT MOSFET非常适合汽车内部的应用。根据AEC-Q101质量标准对其长期可靠性进行了测试。JMSL0406AGQ及其双DIE变体JMSL0406AGDQ在车身控制模块(BCM)中很受欢迎,例如低功率DC电动机驾驶。r ds(on)降至13m,JMSH041AGQ适合中/高功率直流电动机的功率效率要求。典型的应用是:多路电动座椅,电源后挡板,集中式门锁,ESC(电子稳定控制)。在V ds_max = 100V处,并在低调的PDFN5x5-8L软件包中组装,JMSL1018AGQ非常适合在信息娱乐/ADAS单元的平板显示器显示中LED背光。相比之下,JMSL1020AGDQ同时在较大面板中同时驱动两个高亮度LED。
当今世界为年轻人提供了如此多的机会。然而,当他们探索这些机会时,他们还必须应对许多混杂的、有时甚至相互冲突的信息。因此,明确价值观和适合年龄的界限非常重要。我们提供一个与家长合作的地方,让我们的学生在一个受到关心和支持的环境中茁壮成长,做出正确的选择。作为一所男子学院,我们在培养优秀男性方面有着悠久的历史,我们了解一个支持和充满活力的社区在男孩教育中发挥的重要作用。被人了解并感到自己属于这里,是帕多瓦全面教育之路的第一步。我们的男孩也明白服务的重要性,以及他们如何通过自己的承诺为社区的发展做出贡献。我们鼓励所有学生积极参与帕多瓦学院提供的所有活动,我们为众多课外活动感到自豪,这些活动将学生的参与和学习扩展到课堂之外。
高能脉冲可见光激光器在各种应用中都有很高的需求,包括但不限于光学显微镜 [ 1 ]、激光显示器 [ 2 – 4 ]、医疗应用 [ 5 ] 和激光通信 [ 6 ]。此外,高功率、高光束质量的红光激光器可以作为掺杂 Cr 3 和 Ho 3 离子的透明材料的泵浦源,例如 Cr:LiSAF(Cr 3 :LiSrAlF 6 )[ 7 ] 和 Ho:ZFG(Ho 3 掺杂的氟化锆玻璃)[ 8 ]。早期研究中,产生红光常用的技术是利用非线性光学晶体如KTP(KTiOPO 4 )、LBO(LiB 3 O 5 )等,通过Nd 3 掺杂激光晶体产生1.3 μm基频激光[9,10]。该方法已被许多研究者报道,利用Q开关操作调节脉冲宽度,输出功率大多在数百毫瓦范围内。到目前为止,已报道了一些稀土离子掺杂晶体,如Pr 3 、Dy 3 和Sm 3 离子,在红色光谱区产生有效发射[11]。近年来,通过蓝色激光源泵浦Pr 3 掺杂激光材料直接产生红光技术发展迅速,具有结构紧凑、转换效率高、稳定性好等优点。 Pr3掺杂材料由于其大的发射截面和四能级激光系统可见光跃迁,已被证明是直接产生可见激光辐射最有效的解决方案之一[12]。
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利用人工智能(机器学习)*2,超快速筛选20万种虚拟生成的聚合物太阳能电池材料*1,实际合成排名靠前的新型聚合物。并成功进行了演示。 利用能够导电的聚合物的聚合物太阳能电池作为轻量、廉价的下一代太阳能电池,世界各地正在开发。然而,由于聚合物化学结构的组合无数,且太阳能电池元件的生产涉及多种因素的复杂相互作用,因此很难准确预测元件性能。 本研究中,我们根据实验数据构建了独特的机器学习模型,成功显著提高了性能预测的准确性,并通过实际设计和合成新型聚合物证明了其有效性。 预计该研究方法将应用于高效聚合物太阳能电池的开发,以及其他功能聚合物的材料信息学*3领域。