XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHexagonal
表面重组和六角形硼硼的游离激子的平面外扩散率
1 Laboratory of Study of Microstructures, Onera-CNRS, University Paris-Saclay, BP 72, 92322 CHECTILLON CEDEX, France 2 University Paris-Saclay, UVSQ, CNRS, GEMAC, 78000, Versailles, France 3 Tim Taylor Department of Chemical Engineering, Kansas State University Manhattan, KS 66506, USA 4 Laboratory of Multimate and Interfaces, UMR CNRS 5615, Univ Lyon University Claude Bernard Lyon 1, F-69622 Villeurbanne, France 5 Laboratory Mateis, UMR CNRS 5510, Univ Lyon, INSA Lyon, F-69621 Villeurbanne, France 6 Research Center for Materials Nanoarchitectonics, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba 305-0044，日本7电子和光学材料研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本（日期：
从 Fe-Cr 熔剂中生长单同位素六方氮化硼单晶
六方氮化硼 (hBN) 是一种重要的绝缘体，被纳入众多二维电子、光电和光子器件中。天然 hBN 是 20% 10 B 和 80% 11 B 同位素的混合物，而单同位素 hBN 则是一种仅含单一硼同位素（10 B 或 11 B）的变体。因此，单同位素 hBN 具有更高的热导率和更强的中子吸收率（就 h 10 BN 而言），使其非常适合用作中子探测器、纳米柔性电子设备中的热管理材料和基于声子极化的纳米光子学。在这里，我们使用含有单一硼同位素和氮的硼粉合成了近似单同位素的 hBN，并在大气压下从 Fe-Cr 金属熔剂中生长出单晶。剪切（≤1.3 cm -1 ）和层内（≤3.3 cm -1 ）模式的拉曼峰较窄，表明晶体高度有序。在光致发光光谱中，声子辅助跃迁峰的存在也表明晶体质量很高。这种生长方案使我们能够消除 4.1 eV 处的发射。这项工作为研究同位素效应的基本特性和高性能 hBN 器件提供了一种新材料。
hexagonal Boron中的供体对手对量子发射器...
摘要 - 具有驾驶自动化的车辆正在为全球部署而开发。但是，这种自动化或自动驾驶汽车（AV）的车载感应和感知能力可能不足以确保在所有情况和环境下的安全性。使用路边基础设施传感器的基础设施启动环境感知可以被视为有效的解决方案，至少对于所选的感兴趣的地区，例如城市道路交叉路口或弯曲的道路，将其呈现给AV。但是，它们为采购，安装和维护而产生了明显的费用。因此，这些传感器必须在战略上和最佳的位置放置，以根据道路使用者的整体安全性产生最大的好处。在本文中，我们提出了一种新的方法，以获得最佳的V2X（车辆到全部）基础设施传感器的最佳位置，该传感器对城市AV部署特别有吸引力，并具有各种考虑，包括成本，承保范围，覆盖范围和冗余。我们结合了射线播放和线性优化文献中最新的进步，以为城市的规划师，Traf-trif C Analysis和AV部署运营商提供工具。通过在代表性环境中的实验评估，我们证明了方法的好处和实用性。
调整六方氮化硼色心的发射波长以用于量子应用
摘要：光量子技术有望彻底改变当今的信息处理和传感器。许多量子应用的关键是纯单光子的有效来源。对于用于此类应用的量子发射器，或对于相互耦合的不同量子系统，量子发射器的光发射波长需要进行定制。在这里，我们使用密度泛函理论来计算和操纵二维材料六方氮化硼中荧光缺陷的跃迁能量。我们的计算采用 HSE06 函数，它使我们能够准确预测 267 种不同缺陷的电子能带结构。此外，使用应变调谐，我们可以定制合适量子发射器的光跃迁能量，以精确匹配量子技术应用。因此，我们不仅提供了为特定应用制造发射器的指南，而且还提供了一条有希望的途径来定制可以耦合到其他固态量子比特系统（例如金刚石中的色心）的量子发射器。
在室温下观察硝化氢硼中近红外亚poissonian光子发射
众所周知，连贯的光是可实现的最稳定的经典光，它表现出泊松统计分布。shot噪声代表了这种固有的随机性的极限，并与使用pois-sonian光源发射的光子的时间分离相关。因此，一个更正常或次佛森的光子流揭示了基础辐射过程的量子性质。1在任何给定时间发出不超过一个光子的完美常规光源，称为单光子源（SPS），代表了各种量子技术的必不可少的构建块，包括量子计算方案，玻色子计算方案，玻色子采样，精确的Metrology，Precision Metrology，以及安全的通信应用以及量子密钥分布，例如量子密钥分布。2–6
HBN缺陷数据库：六角硼硝酸盐中颜色中心的理论汇编
摘要：由于量子技术在量子技术中的潜在应用，六角形氮化硼（HBN）的颜色中心已成为经过深入研究的系统。已经制造出了各种各样的缺陷，但是对于许多缺陷而言，原子来源仍然不清楚。缺陷的直接成像在技术上非常具有挑战性，特别是因为在衍射有限的位置，有许多缺陷，然后必须识别出光学活动的缺陷。另一种方法是将光物理特性与理论模拟进行比较，并确定哪个缺陷具有匹配的签名。已经证明，单个属性不足，导致错误弥补。在这里，我们发布了一个基于功能理论的密度可搜索的在线数据库，涵盖了HBN缺陷的电子结构（257个三重态和211个单元配置），以及它们的光物理指纹（激发态态寿命，量子效率，过渡偶极时间和方向和方向，极化可见度等）。所有数据都是开源的，可以在https://h-bn.info上公开访问，并且可以下载。可以输入实验观察到的缺陷签名，数据库将输出可能的候选物，可以通过输入尽可能多的观察到的属性来缩小候选物。数据库将不断更新，并具有更多的缺陷和新的光物理属性（任何用户也可以专门要求）。因此，数据库允许一个人可靠地识别缺陷，还可以研究哪些缺陷对于磁场传感或量子存储器应用可能有希望。
热导电六边形氮化硼/聚合物复合材料有效热传输
k -1。六角硼硝化硼（H-BN）木制的含量是有望用于下一代电子热管理的热导电材料。这些电绝缘但热导导的H-BN平流可以作为热填料掺入，以将高𝜿赋予聚合物基于聚合物的复合材料。嵌入了几层H-BN（FLH-BN）植物的基于纤维素的复合材料，实现了使用成本效率和可伸缩程序制备的A liby21.7 W m-1 K-1。该值比在嵌入了大量H-BN的复合材料中观察到的值高5倍（BH-BN，𝜿≈4.5w m-1 k-1），表明在H-BN聚合物组合的H 𝜿 𝜿上，FLH-BN的上i上i上的益处。当用作热界面材料（TIM）的糊剂时，与在同一H-BN负载下的BH-BN综合材料相比，在功率密度（H）下，以2.48 W CM-2的功率密度（H）将最高温度（T MAX）降低24.5°C。结果提供了一种有效的方法，可以改善TIMS的基于纤维素的热糊剂的𝜿，并证明了它们在集成电路（ICS）和高功率电子设备中的热量耗散的生存能力。
ETMOS：外延过渡金属二硫属化物到宽带隙六方半导体上，用于先进
ETMOS 项目旨在通过分子束外延 (MBE) 和脉冲激光沉积 (PLD) 开发电子级过渡金属二硫属化物 (TMD) 的大面积生长。根据最近关于在六方晶体衬底上生长的 MoS2 外延质量的报告和初步结果，我们将推动这些材料在宽带隙 (WBG) 六方半导体 (SiC、GaN、AlN、AlGaN 合金) 和绝缘蓝宝石上的外延层生长。五个合作伙伴在薄膜生长 (CNRS、SAS)、高级特性和模拟 (CNR、HAS、U-Pa)、加工和电子设备原型 (CNR) 方面拥有互补的技能。将在不同衬底 (Si、蓝宝石、SiC、块状 GaN) 上生长 WBG 半导体模板/薄膜，以完全控制起始材料的特性并制备外延就绪表面，从而实现高质量和均匀的 TMD MBE 和 PLD 生长。沉积范围将从单层 (1L) 到几层 (最多 5) MoS2 和 WSe2，并在直径最大为 100 毫米的晶片上控制亚单层厚度。将开发 MBE 或 PLD 期间的 TMD 替代掺杂，重点是 MoS2 的 p+ 掺杂，这对设备应用具有战略意义。除了生长设施外，ETMOS 联盟还拥有整套形态、结构、化学、光学和电扫描探针表征，有助于在每个生长步骤中实现高质量。将通过专门设计的测试设备研究 TMD 的电性能 (掺杂、迁移率、电阻率等) 以及跨 TMD/WBG 异质结的电流传输。实验将通过生长模拟和 WBG 上 TMD 电子能带结构的从头计算来补充。将制定多尺度表征协议，以将我们的外延 TMD 与使用相同或互补沉积方法的其他小组的结果进行对比。最后，将制造利用 TMDs/WBG 异质结特性的器件原型，包括：(i) 基于 p+-MoS2 与 n-GaN 或 n-SiC 原子突变异质结的带间隧穿二极管和晶体管；(ii) MoS2/GaN 和 MoS2/SiC UV 光电二极管；(iii) 具有 Al(Ga)N/GaN 发射极和 1L TMD 基极的热电子晶体管。开发的材料/工艺的目标是在项目结束时达到 TRL=5。由于 ETMOS 合作伙伴与 SiC 和 GaN 领域的领先工业企业（STMicroelectronics、TopGaN、Lumilog）保持着持续合作，因此来自行业的代表将成为 ETMOS 顾问委员会的成员，为工艺与生产环境的兼容性提供指导。我们的 TMDs 生长活动与常用的 CVD 方法高度互补。我们预计与石墨烯旗舰项目第 1 和第 3 部门的团队将产生强大的协同作用，从而促进欧洲在 TMD 和设备应用大面积增长方面的能力。
使用机器学习
摘要：表征2D材料中的缺陷，例如沉积化学蒸气（CVD）的裂纹 - 生长的六边形氮化硼（HBN）对于评估材料质量和可靠性至关重要。传统的特征方法通常是耗时且主观的，可以受到HBN的光学对比度有限的阻碍。为了解决这个问题，我们使用Matlab的Image Labeler并进行了对细致的注释和训练，利用了转移的CVD生长的HBN膜中的Yolov8n深学习模型来进行自动裂纹检测。该模型展示了有希望的裂纹检测能力，准确地识别了不同大小和复杂性的裂纹，并且损失曲线分析揭示了渐进式学习。然而，精确和回忆之间的权衡突出了需要进一步完善的必要性，尤其是在区分多层HBN地区的精细裂缝方面。这项研究证明了基于ML的方法简化2D材料表征并加速其集成到高级设备中的潜力。