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CVD石墨烯触点用于侧面异质结构MOS2 ...
图1：样本设计和2D层布置的概述。（a）LH-FET的设备示意图。l SLG描述了SLG/MOS 2异质结构的长度，并定义了晶体管的通道。（b）MOS 2转移之前SI/SIO 2上SLG的拉曼光谱。（c）LH-FET的光学显微镜图像。（d）中显示的拉曼区域扫描是在标记为红色盒子的区域进行的。（d）空间解析的拉曼图显示了SLG（左）2D模式的强度以及MOS 2（右）A 1G模式的强度。黑暗区域表示不存在模式，而更明亮的区域表示强度更强。
定居点用户组会议印第安纳州卡梅尔一月...
Janie Garcia, TNSK Jason Fogarty, Potomac Economics Jeremi Wofford, Ameren Jeremy Pober, PCI Jim Baker, CMS Jodie Kovar, MPUA Joe Daggett, WPPI Joe Kinning, MEC John Crow, Alliant Jonas Cruz, MISO Jonathan Roller, ACES Josh Hubbard, Ameren Julie Burkholder, MISO Kari Hassler, Xcel Kay Henry, TEA Keith Howe, MCG Energy Khamsune Vongkhamchanh, Entergy Kim Keller, WEC Konstantin Korolyov, DTE Kristine Eslinger, BEPC Kristy Quigley, GRE Kurt Berndt, MN Power Kurt Vanderlick, Cleco Kyle Abell, MISO Lynn Hecker, MISO Maida Session, Duke Mark Hull, ACES Maura Royston, WEC May Yang, Hitachi Energy Megan Roers, MN Power Melissa Barry, OTP Melissa Swafford, Hitachi Energy Micah Cook, MISO Michaela Flagg, CES Michelle Lynch, HEPN Mindy Doerrfeld, TNSK Mitchell Bell, MB Hydro Mollie Dawson, MISO Nicole Ramirez，Nipsco
在碳纳米管上生长钙钛矿量子点用于神经形态光电计算
神经形态计算，又称受脑启发的计算，由于其构建模块能够同时记忆和处理数据，因此能耗较低。[2] 目前，人工神经网络在图像识别、[3] 音频识别、[4] 蛋白质结构揭示和材料发现等复杂的计算机器学习任务中展现出优势。[5] 这些机器学习任务依赖于大量数据和高速数据分析。因此，与传统的冯·诺依曼架构相比，模仿生物大脑基本要素——神经元和突触的受脑启发的计算架构正在成为复杂机器学习任务的计算解决方案。在实现神经形态计算的元器件中，可以作为光电神经形态计算机构建模块的光电子器件需要新型材料来制作电路级和纳米级的器件。碳纳米管 (CNT) 因其优异的机械和电学性能而常用于电子设备。[6] 与以单层或多层膜形式用于设备的二维石墨烯材料不同，一维 CNT 在电路级和纳米级设备应用中具有更好的潜力。作为一种具有高载流子迁移率的电气材料，CNT 用于构建场效应晶体管和计算机。[7] 尽管 CNT（包括多壁 CNT (MWCNT)）具有优异的电学性能，但它们对光的响应较弱，不适合