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使用Aln薄膜的压电微机械超声传感器的非线性
摘要我们介绍了利用激光多普勒振动仪（LDV）技术的基于氮化铝（ALN）的压电微压超声传感器（PMUT）的非线性。在谐振频率上工作的PMUT将压电层激发到了强非线性区域。观察到非线性现象，例如频移和非平面外位移幅度。使用压电非线性的数学模型用于分析非线性行为，并随后获得了二阶压电系数。在PMUT非线性产生的大约120个谐波下，在相对较高的电压的单色AC信号下实验获得。此外，可以精心控制谐波的数量。开发了三种不同的应用程序来利用声学混合微型系统和射频（RF）领域中的谐波世代。ALN压电非线性的观察和分析可能有益于基于Aln薄片的PMUT的进一步理解。我们认为，生成的谐波可以在信号处理和调制中的多种应用中使用。
研究了用臭氧前体形成的ALD膜的结构和电性能
摘要：ALD薄片的持续发展需要持续的改进，并改变适合不同实际应用的量身定制特性的材料。臭氧最近被确定为前体，比晚期介电薄膜ALDS中的替代氧化前体具有不同的优势。本研究报告了使用O 3源的氧化铝（Al 2 O 3）和Hafnia（HFO 2）形成，并比较获得的结构和电性能。与水基薄膜相比，对臭氧基材料进行的结构检查证明具有较低的空缺水平。增强的结构特性还导致有问题通过整体层掺入不同的掺杂剂。此外，对使用ALD Gate介电的MIS结构的电特性分析表明，基于臭氧的胶片的质量和良好的绝缘性能得到了改善。然而，需要用臭氧进一步优化ALD技术，因为相对较低的相对介电性表征了超细膜。
通过质谱流式细胞术和高维成像对 2D MXenes 进行免疫分析和多重无标记检测
追踪、检测和定量测量细胞和组织中纳米材料的能力推动了它们在生物医学中的日益广泛应用。开发无标记、高分辨率和高维方法，同时可视化多种细胞类型中的二维材料，从而洞察细胞功能和相互作用及其在组织中的空间定位，这对于将纳米材料转化为临床应用至关重要。过渡金属碳化物、氮化物和碳氮化物 (MXenes) [1,2] 是具有多种结构和成分的新兴二维材料。[3,4] 虽然研究最多的 MXene 是 Ti 3 C 2 ，但已报道了 30 多种化学计量成分和至少 20 种固溶体。这些二维薄片的表面覆盖着功能团，写为 T x 。这些基团主要由 O、OH 和 F 组成，因此具有亲水性，易分散于水和生理介质中。由于大多数 MXenes 已被证明具有生物相容性且无细胞毒性，因此它们被广泛用于
金属添加剂制造
I.简介添加剂制造（也称为3D打印）是一项技术，可从材料（无论是基于聚合物还是金属）逐层生产三维零件。该方法依赖于要传输到机器然后构建组件的数字数据文件。金属粉末床融合是一种增材制造技术，它使用高功率的Ytterbium纤维激光器将精细的金属粉末融合在一起，从而创建功能性3维零件。该过程是数字驱动的，直接从切成薄片的3D CAD数据中。对于每片CAD数据，整个构建板上都沉积了薄薄的细金属粉末，然后粉末的选定区域被激光精确地融化。此过程被重复逐层构建，直到构建完成为止。添加剂制造的早期采用者包括高端汽车，航空航天和消费品客户。在牙齿，医疗和工具中使用越来越多的行业的应用程序正在增长。Renishaw拥有提供医疗保健解决方案的专门团队。
研究了用臭氧前体形成的ALD膜的结构和电性能
摘要：ALD薄片的持续发展需要持续的改进，并改变适合不同实际应用的量身定制特性的材料。臭氧最近被确定为前体，比晚期介电薄膜ALDS中的替代氧化前体具有不同的优势。本研究报告了使用O 3源的氧化铝（Al 2 O 3）和Hafnia（HFO 2）形成，并比较获得的结构和电性能。与水基薄膜相比，对臭氧基材料进行的结构检查证明具有较低的空缺水平。增强的结构特性还导致有问题通过整体层掺入不同的掺杂剂。此外，对使用ALD Gate介电的MIS结构的电特性分析表明，基于臭氧的胶片的质量和良好的绝缘性能得到了改善。然而，需要用臭氧进一步优化ALD技术，因为相对较低的相对介电性表征了超细膜。
用于大面积光电器件的免费 In2Se3 薄片
B为VI族元素，例如Bi 2 Se 3 、Bi 2 Te 3 、Sb 2 Te 3 和In 2 Se 3 ，由于其独特的电子性质而受到越来越多的关注。 [2] 例如，半导体In 2 Se 3 表现出厚度相关的带隙（从块状晶体的1.3 eV到单层的2.8 eV）。 [3] 与无间隙石墨烯和过渡金属二硫属化合物相比，In 2 Se 3 的电子性质显示出明显的优势，后两者仅在单层中表现出相对较大的带隙（1.5–2.5 eV）。 [4] 当用作光学材料时，In 2 Se 3 表现出高吸收系数、宽范围响应度（从紫外线（325 nm）到短波长红外（1800 nm））和高灵敏度。 [5] 与其他对空气敏感的直接带隙二维材料（如黑磷（BP）[1c]）不同，完整的 In 2 Se 3 薄片在空气中非常稳定。最近，基于单个 In 2 Se 3 纳米片的光电探测器具有高光敏性（10 5 AW − 1 ）和快速、可逆和稳定的光响应特性。[5] In 2 Se 3 的优异性能优于许多其他二维材料（如石墨烯、BP 和 MoS 2 ），为大面积光电探测器提供了重要的基础。[6] 尽管如此，具有大晶畴的无缺陷 In 2 Se 3 薄片的可扩展生产仍然是其实际应用的障碍。微机械剥离是生产高质量薄 In 2 Se 3 纳米片的最著名方法。[5,7] 然而，它的剥离产率极低，仅适用于基础研究。 [8] 克服这一限制的潜在方案包括化学气相沉积、[2c] 液相剥离 [9] 和湿化学合成。[10] 然而，这些方法制备的 In 2 Se 3 薄片通常具有大量缺陷和较差的光电性能。[9,11] 例如，通过气相沉积获得的 In 2 Se 3 纳米片的光响应度（3.95 × 10 2 AW − 1）明显低于透明胶带剥离薄片（10 5 AW − 1）。[8] 从基本角度来看，In 2 Se 3 是一种由弱范德华力连接的层状材料，层间距离为 0.98 nm，比许多其他层状化合物（0.3–0.7 nm；图 1 a、b；图 S1，支持信息）大得多。因此，插入客体分子或离子，特别是在溶液中电流的驱动下，可以成为将二维晶体分层成单个薄片的合理策略。[12]
使用物理引导的对抗网络生成破裂标本的人工位移数据
抽象的数字图像相关性（DIC）已成为监视和评估开裂标本的机械实验的宝贵工具，但是由于固有的噪声和人工制品，通常很难自动检测裂纹。机器学习模型在使用DIC测量的，插值的全景位移作为基于卷积的分割模型的输入中检测裂纹路径和裂纹尖端非常成功。仍然需要大数据来训练此类模型。但是，由于实验昂贵且耗时，科学数据通常很少。在这项工作中，我们提出了一种直接生成类似于实际插值DIC位移的破裂标本的大量人工位移数据的方法。该方法基于生成对抗网络（GAN）。在训练期间，鉴别器以衍生的von Mises等效菌株的形式接收物理领域知识。我们表明，与经典的无指导GAN方法相比，这种物理学引导的方法在样品的视觉质量，切成薄片的Wasserstein距离和几何得分方面会带来改善的结果。
外延bismuth纳米膜中的相变
拉曼和相干的声子光谱法被用于研究由Si（111）底物上的分子束外跑制备的超薄单晶双膜的厚度依赖性语音性质。A 1G和E G拉曼峰都消失在4 nm BIFM的拉曼光谱中，表明从低对称A7结构到高对称性A17结构的完全过渡。相干的声子信号也显示出对膜厚度的强烈依赖，其中薄样品（15 nm）表现出比厚样品（30 nm）的较低的声子频率和更短的声子寿命。这种差异归因于由永久性相变引起的较浅的能势势垒，永久性相变（由纤维厚度和光激发载体的临时结构过渡决定）。我们的结果不仅提供了从A7到A17结构的相变的证据，其厚度降低，而且还揭示了该相变对声子动力学的影响。了解这些物质性能性状将有助于现代化的电子设备中BI薄片的应用。
密歇根州教育部备忘录
•源自美国的国内食品。鼓励购买当地的密歇根州种植食品。•完整，切割，新鲜，冷冻，罐头或干燥的食物。•示例：切成薄片的胡椒，切碎的胡萝卜硬币，南瓜泥，切成丁的西红柿，新鲜苹果，冷冻桃子，玉米罐头，干樱桃。•乳制品，例如牛奶，货架稳定的牛奶，奶酪和酸奶。调味的牛奶和酸奶是可以接受的，大豆和奶油奶酪也可以接受。•苹果，蓝莓，樱桃，葡萄，桃子，梨，覆盆子，新鲜，冷冻或罐装状态以及100％果汁等水果。这包括未饮用的苹果酱。•新鲜，冷冻或罐装状态和100％果汁中的西兰花，胡萝卜，豌豆，生菜等蔬菜。•谷物，例如面食，大米，玉米，燕麦或全麦面粉。•全部，碎片或地面的动物产品，例如鸡胸肉，火鸡/火腿熟食肉，火鸡/牛肉，鸡蛋，硬煮鸡蛋和罐装海鲜。•豆类，例如鹰嘴豆罐头，肾脏豆，黑豆和小扁豆。
通过深度学习对扭曲的原子薄双层材料的识别和结构表征
摘要：二维材料有望在下一代电子和光电设备中发挥重要作用。最近，由于其独特的物理特性和潜在的应用，扭曲的双层石墨烯和过渡金属二核苷引起了极大的关注。在这项研究中，我们描述了光学显微镜的使用来收集二硫化钼（MOS 2）的化学蒸气沉积（CVD）的色彩空间，并应用了语义分割卷积神经网络（CNN）的应用，以准确且快速地识别MOS 2 Flakes的厚度。第二个CNN模型经过训练，以在CVD生长的双层薄片的扭曲角度提供精确的预测。该模型利用了一个数据集，该数据集包含10,000多个合成图像，其中包括从六角形到三角形形状的几何形状。通过第二次谐波产生和拉曼光谱执行了对扭曲角度深度学习预测的后续验证。我们的结果引入了一种可扩展的方法，用于自动检查扭曲的原子薄的CVD生长双层。关键字：扭曲角度，过渡金属二核苷（TMD），深度学习，OpenCV，拉曼