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World File Search System缺陷密度
振荡动态相变的通用缺陷密度缩放
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制（KZM）预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下，对于快速淬火，缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明，通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收，对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律，提供了证据表明，可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明，临界动力学的普遍性超出了平衡关键性，从而促进了对复杂非平衡系统的理解。
量子相变中的工作统计 - ORBilu
当系统以独立准粒子为特征并假设“单激发”近似时，我们使用绝热微扰理论研究了量子相变过程中淬灭期间所做功的统计数据。结果表明，所有功的累积量都表现出类似于平均缺陷密度的 Kibble-Zurek 标度的通用标度行为。考虑了两种变换：两个有间隙相之间的淬灭，其中临界点穿过，以及在临界点附近结束的淬灭。与缺陷密度的标度行为相反，这两种淬灭的功累积量的标度行为在质量上有所不同。然而，在这两种情况下，相应的指数都完全由系统的维度和转变的临界指数决定，就像在传统的 Kibble-Zurek 机制 (KZM) 中一样。因此，我们的研究通过揭示 KZM 对工作统计的影响，加深了我们对量子相变的非平衡动力学的理解。
来自原位光致发光的见解
摘要：目前，单结钙钛矿基太阳能电池的光电转换效率已达到26%以上。钙钛矿基光电器件效率的进一步提升主要受到缺陷的限制，缺陷会导致载流子的非辐射复合。为了提高效率并确保可重复地制造高质量的层，了解钙钛矿的成核和生长机制以及相关的工艺控制以降低缺陷密度至关重要。在本研究中，我们研究了一种有前途的窄带隙钙钛矿——甲脒甲基铵碘化铅 (FAMAPbI 3 )，用于高性能单结太阳能电池。通过掠入射广角 X 射线散射和光致发光实时检查了 FAMAPbI 3 真空共沉积过程中结构和光电特性的时间演变。这种分析技术的组合揭示了钙钛矿沉积早期阶段与晶格应变相关的固有缺陷密度和层形貌的演变。关键词：铅卤化物钙钛矿、真空沉积、原位表征、缺陷、固有应力■简介
2024年激光损伤生存指南
用于 LIDT 测量的光栅扫描应用每年都越来越受欢迎。当光学元件的零散缺陷密度较低时（其他测试协议往往会高估 LIDT），这是一种非常有用的程序。此外，光栅扫描通常用于认证大口径光学元件，以及需要了解最坏情况的情况。现在，Lidaris 可以从标准光栅扫描测试中提供更多信息。新增一项功能——根据激光辐照水平统计激光诱导表面物体的辐射强度。
在线空模式中的缺陷识别通过深度学习的帮助
处理步骤，但对于带有可变音调的打印图案，它的灵活性较小。此外，将DSA应用于高量制造的主要挑战之一是观察到的缺陷密度，该缺陷密度分别大于所需的缺陷密度为1和0.01缺损cm 2用于记忆和逻辑应用。最常见的缺陷是桥梁和位错。，即使EUVL也没有缺陷问题，如先前的工作4、5所述，并且被证明会导致桥梁缺陷。为了解决大型缺陷密度的关注，尤其是在DSA中，采用各种过程的选择步骤来确定可以减少整体缺陷密度的重要因素；优化步骤包括不同的退火条件，表面模式的周期性，指南线的宽度，模式的地形以及背景化学等。对于列出的处理步骤的每一个组合，进行扫描电子显微镜（SEM）图像的缺陷检查以评估处理条件的性能是必不可少的。这涉及为统计目的收集足够数量的SEM图像，并手动执行缺陷检测或使用图像处理工具。随着处理步骤的不同组合的数量增加，缺陷的手动标记效率低下。解决方案之一是使用新兴的深度学习算法来检测和分类不同类型的缺陷。在材料科学领域，已经应用了许多算法来从给定的图像集中学习复杂的缺陷特征。例如，（1）Xie等。6使用多级支持向量机算法来检测印刷电路板和晶圆中最常见的缺陷。这些缺陷涉及环，半圆，簇和划痕。（2）Zheng和Gu 7采用了学习算法的机器，以检测具有高准确性的石墨烯中多个空缺数量。（3）Tabernik等。8报道了一项研究，在该研究中，他们利用基于细分的深度学习体系结构从某些工业应用的角度来检测成品中的表面异常。对缺陷的深度学习辅助识别不仅限于材料科学领域，因此已在其他各个领域中用于诸如下水道管道9、10和水果缺陷检测中的缺陷检测。11我们认为，使用这种自动化方法来计算不同类型的缺陷，并指定其在线路和空间（L/S）模式中的位置，可以帮助过程工程师快速收集足够的统计数据，并提供更准确，更一致的方法来评估每个处理条件的组合。通常，需要大量培训样本以确保网络的高精度。不幸的是，如前所述，由于人类的努力和专业知识所需的负载，因此要求SEM图像中存在的缺陷标记的时间耗时的过程。这为收集足够的数据构成了深度学习网络所需的精度的障碍。13，14另一种数据增强方法是通过执行模拟来扩展数据集。数据增强是一种可行的选择，可以通过利用原始数据集中的更多信息来夸大培训数据集。如Shorten和Khoshgoftaar的评论论文所讨论的，12个增强策略包括几何和颜色变换，随机擦除和特征空间扩展。翻转图像是最简单，最便宜的策略之一，结合了其他几何形状转换，旋转和缩放的几何变换可提高深度学习算法的准确性。在Carrasco-Davis等人的天文事件的分类中探索了这种策略，15，其中作者依靠基于物理的模型来生成模拟数据集。参考。16，如Holtzman等人所述，使用点散射模型生成的模拟数据集为雷达图像模拟。17与真实的数据集混合在一起，可以提高船舶合成孔径雷达图像中目标识别的准确性。在这项工作中，使用最小的SEM数据集进行培训[O（100）图像]，我们使用了一个受良好版本3的启发的对象分类和检测网络。在剪切 - 索尔沃退火条件下使用圆柱体组成共聚物进行实验后，收集了SEM数据集。19网络中的卷积层和过滤器的数量已针对网络的准确性进行了优化。实施了各种激活功能和不同损失功能的进一步检查。使用两种策略夸大了具有有限数量SEM图像的初始数据集：（1）几何转换
无铅钙钛矿材料Masni 3，Masnbr 3和Magei 3的比较研究，以设计，模拟和优化铅免费PSC
光伏技术的进步肯定是由铅基钙钛矿太阳能电池（PSC）改造的。但铅毒性是其大规模商业生产和使用的巨大障碍。因此，在目前的工作中，已经对三种无铅钙钛矿材料Masni 3，Masnbr 3和Magei 3进行了彻底研究，以开发高效率和稳定性的环境友好PSC。建模的设备结构用ZnO用作电子传输层（ETL），CH 3 NH 3 SNI 3，CH 3 NH 3 NH 3 SNBR 3和CH 3 NH 3 GEI 3作为钙钛矿的吸收层（PAL），螺旋形成孔作为孔传输层（HTL），Indium掺杂锡氧化物（HTL），Indium oped Tin oxide（Ito）（ITO）（ITO）和顶部的Electode and Anode Anode Anode Anode Anode Anode Anode Anode。缺陷密度与钙钛矿吸收层的不同厚度相结合，以获得最佳的太阳能电池参数。At a thickness of 500 nm and defect density of 1 × 10 14 cm −3 of PAL, simulated Perovskite solar cell ITO/ZnO/CH 3 NH 3 SnI 3 /Spiro- OMeTAD/Au provided optimized solar cell parameters as PCE 25.95%, Voc 1.06V, Jsc 31.67mA/cm 2 and FF 77.24%, ITO/ ZnO/CH 3 NH 3 SnBr 3 /Spiro-OMeTAD/Au provided PCE 25.01%, V OC 1.02V, J SC 32.41 mA/cm 2 and FF 75.68%, ITO/ZnO/CH 3 NH 3 SnI 3 /Spiro-OMeTAD/Au provided PCE 19.66%, V OC 1.81V, J SC 14.29 mA/cm 2 and FF 75.95%.此外，对太阳能电池特征研究了界面缺陷密度，串联电阻，分流电阻和温度的影响。可以很好地观察到，基于SN的设备比基于GE的设备更有效，更稳定，反之亦然。
10根据化学沉积时间
cds薄膜是通过化学沉积在玻璃基材上制备的，以便在薄膜光电接种者中作为缓冲层的潜在用途。使用X射线相分析和拉曼光谱法，确定在最佳技术条件下合成的CD膜在六边形的wurtzite结构中结晶。已经表明，沉积时间会影响合成材料的生长速率，形态和微观结构特征。随着在给定溶液温度下的沉积时间的增加，观察到表面粗糙度的显着降低，伴随着晶体簇和微结构缺陷的大小减少。CD膜的光节间隙为2.53 - 2.57 eV。光致发光光谱中明显的绿色发射带的存在表明CD膜具有高度的结晶度，最小的缺陷密度。
硅中近红外单光子发射器的广泛多样性
硅在半导体技术中的蓬勃发展与控制其晶格缺陷密度的能力密切相关 [1]。在 20 世纪上半叶，点缺陷被视为对晶体质量的危害 [2]，如今它已成为调节这种半导体电学性质的重要工具，从而推动了硅工业的蓬勃发展 [1]。进入 21 世纪，硅制造和注入工艺的进步引发了根本性变革，使人们能够在单个层面上控制这些缺陷 [3]。这种范式转变将硅带入了量子时代，如今单个掺杂剂被用作可靠的量子比特来编码和处理量子信息 [4]。这些单个量子比特可以通过全电方式有效控制和检测 [4]，但其缺点是要么与光耦合较弱 [5]，要么发射中红外波段的辐射 [6]，不适合光纤传播。为了分离具有光学接口的物质量子比特，从而实现量子信息的长距离交换，同时又能从先进的硅集成光子学中获益 [7]，一种策略是研究在近红外电信波段具有光学活性的硅缺陷 [8, 9]。
铝掺杂氧化锌薄膜的原子层工程用于高效稳定的钙钛矿太阳能电池
这是一种很有前途的光吸收材料，具有低成本溶液加工、易于制造和优异的光电性能。[1,2] 自从首次报道采用甲基铵碘化铅 (MAPbI 3 ) 的钙钛矿太阳能电池 (PSC) 以来 [3]，它们的小面积电池能量转换效率 (PCE) 现在已超过 25%。[4,5] PSC 的高效率是通过成分工程 [6–8]、表面钝化 [9–13] 和/或使用各种添加剂来调整钙钛矿层来实现的。[14–16] 除了钙钛矿层的组件工程外，人们还致力于开发高效的电荷传输层。[17–21] 特别是，电子传输层 (ETL) 在实现高效稳定的 PSC 中起着重要作用。 [22,23] 到目前为止，二氧化钛 (TiO 2 ) 是 PSC 中广泛应用的电子传输层，但其存在电导率低、表面缺陷密度高的问题。[24] 在替代电子传输层中，氧化锌 (ZnO) 因其高电子迁移率和与钙钛矿材料能级匹配良好而被视为一种方便的候选材料。[25,26] 这