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硼、氮和氧掺杂的 𝝅 延伸螺旋
窄带发射多谐振热激活延迟荧光 (MR-TADF) 发射器是一种有前途的解决方案，无需使用光学滤光片即可实现当前行业针对蓝色的色彩标准 Rec. BT.2020-2，旨在实现高效有机发光二极管 (OLED)。然而，它们的长三线态寿命（主要受其缓慢的反向系统间穿越速率影响）会对器件稳定性产生不利影响。在本研究中，设计并合成了螺旋 MR-TADF 发射器 (f-DOABNA)。由于其𝝅 -离域结构，f-DOABNA 拥有较小的单重态-三重态间隙𝚫 E ST ，同时显示出异常快的反向系统间穿越速率常数k RISC ，高达 2 × 10 6 s − 1 ，以及非常高的光致发光量子产率𝚽 PL ，在溶液和掺杂薄膜中均超过 90%。以 f-DOABNA 为发射极的 OLED 在 445 nm 处实现了窄深蓝色发射（半峰全宽为 24 nm），与国际照明委员会 (CIE) 坐标 (0.150, 0.041) 相关，并显示出较高的最大外部量子效率 EQE max ，约为 20%。
通过添加剂控制发射区以改善发光电化学电池
好消息是，通过精心合理地设计活性材料内的光子产生发射区 (EZ) 可以缓解这些问题。在 OLED 中，这通常是通过将薄活性材料分成多个更薄的子层来实现的，其中一个位置和设计适当的子层执行 EZ 的任务，而其他子层则协助电子电荷载流子的注入和传输。[3,5] 缺点是这种纳米级精确（且对空气敏感）的多层结构通常需要在高真空条件下通过热蒸发进行昂贵的制造。LEC 与 OLED 的区别在于，LEC 在活性材料中加入可移动离子，并与 EL 有机半导体 (OSC) 混合。可移动离子在初始 LEC 操作期间起着关键作用。简而言之，当施加电压时，移动离子会重新分布，首先在电极界面处形成有利于注入的电双层 (EDL)，然后实现 OSC 的电化学 p 型和 n 型掺杂。这些掺杂区在活性材料中相遇，形成 pn 结，这实质上定义了 EZ 位置。[6] 在 LEC 器件中原位形成“多层”结构很有吸引力，因为它可以实现低成本的印刷和涂层制造，[7] 但也具有挑战性，因为它使 EZ 的控制变得不那么直观和困难。[1d,6a,8]
M2光分子材料（Lumomat）
Master Lumomat（有机电子的分子材料）的目标在与科学研究和技术创新的强烈相互作用方面提供了扎实的化学培训。它适合有机电子产品的新兴和很高的潜力，在接下来的10年中，该市场被要求将其乘以3。在这种情况下，它提供了在法国独特的现代培训，旨在面对对这个工业和学术领域的不断增长的需求，并为学生提供高级培训，从而打开了未来技术的所有高级技术的所有门，例如第三代光伏，Solar，OLED，OLED，OLED，传感器，传感器和环境，健康和环境，健康和环境，健康和环境，健康，感官和分子探险，信息的运输和存储。Master的目标Lumomat Master在与科学研究和技术创新方面进行了强烈互动方面的化学培训。它是有机电子的新兴和非常高的潜在领域的一部分。在这种情况下，它提供了现代培训，在法国独特，热爱满足工业和学者的需求不断增长，为学生提供高级培训，它们是对高科技领域的高级培训，例如第三代光伏，太阳能氧化剂，OLEDS，OLED，分子传感器和分子传感器和分子传感器和分子传感器和分子传感器和健康和环境的探针，结构化的纳米系统，用于传输和存储信息。在培训结束时，学生将了解化学工业和商业界，企业家精神，沟通和项目管理。技能针对主人2 Lumomat的目标是培训未来的专业人士在光子学和有机电子产品的分子材料领域。主体腔形成了能够通过物理化学分析，分子材料来构想，开发然后进行表征的多学科技能化学家，甚至确保其整合到光子和/或电子设备中。他们将能够： - 使用分子和超分子工程技术来合成功能材料。- 选择适当的表征技术和适当的理论模型，以优化功能材料的性质。- 恢复有关有机材料（光子学和电子）及其出口（当前和未来）及应用的知识。- 在有机材料（分子和电子光子学）领域监督和进行研发项目。预期技能Lumomat Master 2旨在培训有机光子学和电子产品的分子材料领域的未来专业人员。Lumomat大师训练化学家具有多学科技能，能够设计，开发然后表征物理化学上的分子材料，甚至将其整合到光子和或电子设备中。在培训结束时，学生将了解化学工业以及商业环境，沟通和项目管理。他们将能够： - 使用分子和超分子工程技术来合成功能材料。- 选择适当的表征技术和适当的理论模型来优化功能材料的性质。- 恢复有关有机材料（光子学和电子学）及其插座（当前和未来）及应用的知识。- 有机材料领域（分子光子学和电子产品）中监督和铅研发项目。
MAX32672FTHR 应用平台 - 评估
概述 MAX32672FTHR 是一个快速开发平台，可帮助工程师使用 MAX32672 Arm ® Cortex ® -M4 快速实现复杂的传感器解决方案。该板还包括用于电池和电源管理的 MAX8819 PMIC。尺寸小巧，0.9 英寸 x 2.6 英寸，双排接头占用空间，与 Adafruit ® FeatherWing 外设扩展板兼容。该板包括一个 OLED 显示屏、一个 RGB 指示灯 LED 和一个用户按钮。MAX32672FTHR 提供了一个功率优化的灵活平台，可快速进行概念验证和早期软件开发，从而缩短上市时间。
雷击计数器IPC P4（910 513）
类型IPC P4零件号910 513根据GB/T 33588.6和EN/IEC 62561-6 I + II型II型IEC 62561-6最大脉冲排放电流计数（10/350 µs）（I Imp Max）100 ka最小脉冲放电当前计数（10/350 µS）最大电流（I IMP MIN）最大电流（I IMP MIN）最小值（8/20°i n ka）计数（8/20 µs）（i n min）1 ka OLED显示电子计数器0-999电源锂 - 山加二氧化二氧化碳电池或9-36 V DC DC电池电量电池电荷控制OLED或通过远程访问设备上的远程访问设备（例如，将计数器读数重置为0）或通过远程访问操作温度范围-20°C ... +70°C存储温度范围-30°C ... +80°C以安装在35毫米DIN Rails ACC上。to EN 60715 Enclosure material (counter) thermoplastic, red, UL 94 V-0 Enclosure material (sensor) Polyamide Place of installation indoor installation Degree of protection IP 20 Communication Protocol Modbus RTU Communication Interface RS 485 Dimensions (counter) 3 modules, DIN 43880 Dimensions (sensor) 25 mm x 25 mm x 15 mm Accessories included in delivery Sensor with integrated fixing接线端类型的备用备用功率1X锂电池类型CR17505（可互换）
基于红橙色的甲带讽刺虹膜（III）复合物
摘要：一种新型的杂酵母（III）乙酰乙酸（ACAC）复合物，（L-5-CHO）2 IR（ACAC）（3B）（3B），是由2-（9'-己基碳唑-3'-3'-y-yly）合成的 - 5-5-5-甲基甲基）-5-甲基甲基吡啶（L-5-Cho）。复合物3b被确定为热化学稳定。研究了该化合物的光致发光特性，3B的二氯甲烷溶液在662 nm处产生无结构的发射，表明与父络合物相比，甲基基团红移151 nm。复合物3b也显示出具有中等的光致发光量子产率（67％）和短发射寿命（= 280 ns）。有机发光二极管（OLEDS）用由聚（N-乙烯基碳水化合物）（PVK），2-（4-tert-叔丁基苯基）-5-（4-二苯基）-1-1,1,3,4-4-oxadia-oxadia-oxadiazole（PBD）组成的溶液加工的发射层（EML）制造。含有复合物3b的OLED在624 nm处显示出红橙发光（EL）。研究了宿主材料的影响，并在发射层中使用PVK和PBD达到了最佳性能，结果OLED的当前效率为0.84 CD/A，功率效率为0.20 Lm/w，外部量子效率（EQE）的功率为0.66％，为2548 CD/M M 22548 CD/M M 2546％。
为期两天的先进有机国际研讨会......
2025 年先进有机电子材料国际研讨会 (iWAOEM-25) 标志着材料科学的一个关键时刻，推动了柔性、轻质和可持续电子设备的发展。有机电子材料，包括小分子、聚合物和混合物，为传统半导体提供了碳基替代品。这些材料因其可调特性、经济高效的加工以及在有机光伏 (OPV)、有机发光二极管 (OLED) 和有机场效应晶体管 (OFET) 等尖端技术中的应用而受到重视。有机材料的主要优势在于其可通过分子设计和合成实现的可定制电子和光学特性。共轭聚合物和分子可实现可调带隙和高电荷迁移率，这对于能量转换和发光至关重要。它们固有的灵活性和溶液加工性支持卷对卷加工等创新制造方法，释放可穿戴电子产品的潜力，并降低与硅基技术相比的成本。有机材料在可持续性方面也表现出色，可实现节能的 OLED 显示屏和轻质透明的太阳能电池，适合集成到建筑窗户和便携式设备中。尽管有这些好处，但稳定性、电荷传输和可扩展性等挑战仍然存在。分子工程、掺杂和混合有机-无机钙钛矿方面的进步正在解决这些问题，从而提高性能和耐用性。
改进的基于 tadf 的最大 eqe 预测...
摘要 近年来，我们看到了基于热激活延迟荧光 (TADF) 的 OLED 在合成和传感与成像应用方面的巨大增长。然而，器件级应用仍然局限于外部量子效率 (EQE) 的不可预测性。虽然涉及 TADF 系统中内部量子效率 (IQE) 和逆系统间窜越 (rISC) 机制途径的理论研究已经得到了相当严格的探索，但对 EQE 的研究仍然缺乏。随着数据驱动分析成为科学的第四种范式（前三种是经验、理论和计算），我们对从文献中获取的 123 个样本的 30 个特征采用了 ML 模型来预测 EQE 最大值。一方面，所使用的模型捕获了器件选择性，但在发色团的发射范围内普遍存在。我们已经证明，梯度提升 (GB) 是一种集成学习模型，能够预测 EQE 最大值，训练/测试集的 r 2 得分为 0.71 ± 0.04/0.84，RMSE 低至 4.22 ± 0.55/2.53。考虑到目前最先进的技术 (SOTA)，这是可以预测任何发射范围的 TADF 发色团并描述设备架构影响的最佳模型。我们还进行了特征重要性分析，使这个所谓的黑盒模型可解释。这种分析有助于找出提高 EQE 效率的基本参数。即使学习曲线仍在上升，也证明如果将来提供更多的训练示例，该模型可以改善其预测。所有计算都可以使用易于访问的云计算完成。关键词：机器学习、TADF、OLED、EQE、集成学习