我们研究了光折变效应对用于连续变量片上实验的铌酸锂集成量子光子电路的影响。研究了电路的主要构建块,即腔体、定向耦合器和周期性极化非线性波导。这项工作表明,即使光折变效应弱于空间模式跳跃,它们也可能影响片上量子光子学实验的成功。我们详细描述了导致识别此可能问题的表征方法。我们还研究了设备加热在多大程度上代表了抵消此影响的可行解决方案。我们重点研究了 775 nm 光引起的光折变效应,背景是 1550 nm 电信波长的非经典光的产生。
摘要中红外的光学频率梳是一种强大的气体传感工具。在这项研究中,我们证明了一个简单的中红外双弯曲光谱仪,在Linbo 3波导中覆盖3–4 µm。基于低功率激光器系统,通过linbo 3波导中的脉冲差差频率产生来实现中红外梳子。我们在超脑生成之前构建疗法前的管理,以控制泵和信号脉冲的时空比对。对于3-4 µm idler的产生,超副局部直接耦合到the的定期螺旋的Linbo 3波导中。基于这种方法的中红外双弯曲光谱仪在25 THz覆盖范围内提供了100 MHz的分辨率。为了评估光谱法的适用性,我们使用双梳光谱仪测量甲烷光谱。测量结果与Hitran数据库一致,其中残留的根平方为3.2%。这种提出的方法有望在芯片上开发综合且坚固的中红外双弯曲光谱仪进行感测。
神经形态计算是开发能量有效和高性能的人工智能系统的有希望的范式。基于低功耗,非挥发性和高速开关等基于氯烯烯烃(Linbo 3)的烯烃(Linbo 3)的独特特性,使其成为神经形态系统中突触仿真的理想候选者。这项研究调查了基于Linbo 3的回忆录的潜力,通过探索其突触行为并优化设备参数来彻底改变神经形态计算,并利用Linbo 3基于Linbo 3的回忆录的潜力来创建效率和高性能神经计算机系统。通过实现有效和高速神经网络,该文献综述旨在为能够应对复杂的现实世界挑战的创新人工智能系统铺平道路。从本研究中获得的结果对于未来的研究人员和工程师至关重要,致力于设计和实施基于Linbo 3的神经形态计算体系结构。
摘要:Niobate锂是一种无铅材料,由于其出色的光学,压电和铁电特性,它引起了极大的关注。这项研究通过SI底物上的多晶Linbo 3膜的创新溶胶 - 凝胶/自旋涂层方法致力于合成。合成了一个新型的单源杂质杂物前体,其中包含锂和niobium,并应用于溶胶 - 凝胶合成。已经通过减弱的总反射,X射线光电光谱,热重分析和差异扫描量热法测试了前体的结构,组成和热特性。linbo 3膜从结构的角度来表征,X射线衍射和拉曼光谱法结合。现场发射扫描电子显微镜,能量色散X射线分析和X射线光电子光谱已用于研究沉积膜的形态和组成特性。
用于高容量正极材料的先进纳米涂层的研究和开发是目前固态电池(SSB)领域的热门话题。保护性表面涂层可防止正极材料与固体电解质直接接触,从而抑制有害的界面分解反应。这在使用硫代磷酸锂超离子固体电解质时尤为重要,因为这些材料的电化学稳定窗口较窄,因此在电池运行过程中容易降解。本文我们表明,LiNbO 3 涂覆的富镍 LiNi x Co y Mn z O 2 正极材料的循环性能在很大程度上取决于样品历史和(涂层)合成条件。我们证明,在 350°C 的纯氧气氛中进行后处理会形成具有独特微观结构的表面层,该表面层由分布在碳酸盐基质中的 LiNbO 3 纳米颗粒组成。如果在分别以 Li 4 Ti 5 O 12 和 Li 6 PS 5 Cl 作为阳极材料和固体电解质的颗粒堆叠 SSB 全电池中以 45 °C 和 C/5 速率进行测试,则在 200 次循环后仍可保留初始比放电容量的约 80%(~ 160 mAh·g −1 ,~ 1.7 mAh·cm −2 )。我们的研究结果强调了根据电极材料定制涂层化学对于实际 SSB 应用的重要性。
摘要—大带宽体声波 (BAW) 滤波器是第五代 (5G) 通信系统的迫切需求。在这项研究中,我们在多层氧化物薄膜上制备了 43 ◦ Y 切割铌酸锂 (LN) 单晶薄膜,并成功实现了带氧化物布拉格反射器 (BR) 的体声波滤波器。介绍了滤波器的设计方法和制造工艺。利用原子力显微镜 (AFM) 和扫描电子显微镜 (SEM) 来表征薄膜的质量。结果证明了将单晶薄膜转移到多层氧化物上的可行性,这对于限制声能是有效的。该谐振器的有效机电耦合系数为 14.6%,品质因数 (FOM) 为 32.94。该滤波器尺寸紧凑,为600 μ m×400 μ m,在中心频率为3.128 GHz时相对带宽为10.3%,有望应用于5G系统。
朝着工业和学术的角度实现强大的潜在应用。表面上操纵缓冲液和有机溶剂对于许多生物,医学和/或化学操作都是基础。[1-9]用于迅速现场诊断和治疗,临床诊断,基于细胞的应用以及检测或感测的护理点应用是使用情况的例子。[10]大量精力集中在微型化和自动化上,也可以将它们视为远程医疗应用的可能路线,提高效率并减少所涉及的材料总量。例如,在进行诊断测试的情况下,涉及微流体芯片涉及的生物材料和化学试剂的减少可以对比化学成本,增加总加工测试的数量,加快时间的加快时间,并且在自动化的情况下,还可以降低交叉污染和维持的风险。基于智能表面的不同解决方案已被提出,用于控制液滴运动并开放两相油 - 水分离,生物技术,自我清洁和抗质应用,只是为了引用很少的。[11-14]在平面表面上,可以使用多种开发的方法来控制液滴的运动,例如表面声波,磁对照表面,热毛细血管,介电粒细胞感和电trowetting-n-eilectric芯片。[25,26][15–21]在后一种情况下,电极的像素尺寸限制了可以操纵的最小液滴尺寸,以克服该问题,已经提出了轻图案的电解图,以在开放的,毫无曲线的,特征和光导能的表面上进行液滴操纵。[22]创建液体操作表面梯度的替代方法包括对外部刺激的响应改变表面电荷密度和质地的改变(例如,磁/电场)以及表面富集,具有化学功能基团的表面群体,以动态地控制表面的性能,[23,24]越来越需要创建平坦的模式,或者在平坦的范围内屈曲,或者是柔韧性的,或者是柔韧性的。