图 1 有机光电突触器件 . (a) 人类视网膜和大脑系统示意图 ; (b) 储池计算结构 ; (c) 提拉法制备有机薄膜示意图 ; (d) C 8 -BTBT 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (e) PDIF-CN 2 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (f) C 8 -BTBT 薄膜的 AFM 图像 ( 标 尺 : 1.6 μm); (g) PDIF-CN 2 薄膜的 AFM 图像 ( 标尺 : 1.6 μm); (h) 具有非对称金属电极的有机光电突触晶体管器件结构 ; (i) 器件 配置为光感知型突触 ; (j) 器件配置为计算型晶体管 ( 网络版彩图 ) Figure 1 Organic optoelectronic synaptic devices. (a) The schematic diagram of human retina and brain system. (b) The architecture of a reservoir computing. (c) The preparation of organic thin films by dip coating method. (d) The optical microscope image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 100 μm. (e) The optical microscope image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 100 μm. (f) The AFM image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 1.6 μm. (g) The AFM image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 1.6 μm. (h) The schematic diagram of organic optoelectronic synaptic transistor with asymmetric metal electrodes. (i) The device is configured as a light-aware synapse. (j) The device is configured as a computational transistor (color online).
图1:AU上的GNR(111)。 a,CGNR的OmeCGNR和C的FGNR,B的化学结构。 d,AU上FGNR的大型NC AFM地形(111)。 (f 1 = 174。 59 kHz,A 1 = 3 nm,∆ f 1 = - 20 Hz)。 e,Au上OmeCGNR的大型NC AFM地形(111)。 (f 2 = 1。 037 MHz,A 2 = 1。 2 nm,∆ f 2 = - 15 Hz)。 f,CGNR的NC-AFM地形图像。 (f 1 = 160。 01 kHz,A 1 = 5 nm,∆ f 1 = - 7 Hz)。 g,FGNR,H,OmeCGNRS和I,CGNR的长度分布。 J,基于图1和图2中FGNR的人字重建的吸附模型。 1d和2a。 着色对应于表面的相对高度。 k,沿着人字重建的HCP结构域吸附的模型。图1:AU上的GNR(111)。a,CGNR的OmeCGNR和C的FGNR,B的化学结构。d,AU上FGNR的大型NC AFM地形(111)。(f 1 = 174。59 kHz,A 1 = 3 nm,∆ f 1 = - 20 Hz)。e,Au上OmeCGNR的大型NC AFM地形(111)。(f 2 = 1。037 MHz,A 2 = 1。2 nm,∆ f 2 = - 15 Hz)。f,CGNR的NC-AFM地形图像。(f 1 = 160。01 kHz,A 1 = 5 nm,∆ f 1 = - 7 Hz)。g,FGNR,H,OmeCGNRS和I,CGNR的长度分布。J,基于图1和图2中FGNR的人字重建的吸附模型。1d和2a。着色对应于表面的相对高度。k,沿着人字重建的HCP结构域吸附的模型。
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新沉积的介电材料的质量控制是 nanoTDDB 使用的另一个例子。具体来说,当使用原子层沉积 (ALD) 制备薄氧化膜时,需要对该过程进行微调以产生可重复的结果。这里用 ALD 制备二氧化硅膜,并用椭圆偏振法测量其厚度。由于在晶圆的不同位置观察到一些膜厚度变化,因此使用 Jupiter XR AFM 进行 nanoTDDB 测量以测量膜的电性能。使用 AFM 软件中编程的自动程序在晶圆的各个位置进行测量。
图 1. (a) DT-NIL 制造工艺示意图,显示 1) 在模板表面沉积 0.1 mL/cm 2 的丙烯酸树脂,2) 以 500 rpm 的速度旋涂丙烯酸树脂 60 秒(可选,参见支持信息 S.2),3) 在室温下干燥丙烯酸树脂,4) 从母版表面脱模模板,5) 得到可溶解的丙烯酸树脂模板。 (b) 原始(母版)Neotibicen pruinosus 蝉翅膀的照片,(c) 原始翅膀上纳米柱特征的相应扫描电子显微照片 (SEM),使用原子力显微镜 (AFM) 测量,平均柱高 (hav g) = 332 ± 28 nm 和平均直径 (dav g) = 148 ± 8 nm。 20 (d) 从 (b) 中所示的原始翼母版压印的可溶解模板的照片,对应的 (e) SEM 显示用 AFM 测量的 h avg = 337 ± 32 nm 和 d avg = 146 ± 8 nm。 (f) 用 AFM 获得的原始翼上的纳米柱和在模板上创建的纳米孔的高度和 (g) 直径分布。
摘要。高速原子力显微镜(HS-AFM)可实现具有特殊空间(X-Y平面中1 nm的生物结构的纳米级成像; z方向〜0.1 nm)和时间分辨率(每帧〜20 ms)。hs-afm在二维(2d)的前进中编码三维(3D)信息,其中结构的横向尺寸(x,y)与图像中的空间姿势相对应,而高度(z)信息则嵌入到像素强度中。这种独特的数据结构在分割和形态分析中提出了重大挑战,需要专门的计算方法。为了克服这些局限性,我们开发了“ AFMNANOQ”,这是一个由特征驱动的组合框架,用于分割HS-AFM数据的分割和形态测量。我们的方法独立于标记的培训数据,使数据稀缺性可靠,同时又是为未来深入学习应用程序提供高质量标记的数据集的强大工具。我们使用合成和实验性AFM/HS-AFM DATASET来验证AFMNANOQ,包括对α-蛋白素(αHl)的构象和动力学的半自动分析,一种β-桶孔形成孔(PFT),由葡萄球菌分泌的expaph-ylococcus a ylococcus a a paph-ylococcus a nurus。我们的方法通过深度学习模型实现竞争性能,同时保持各种HS-AFM数据集的卓越适应性。作为未来的观点,我们计划将其进一步开发或将其与深度学习模型相结合,以增强分割性能并从实验性AFM图像中重建3D结构。这将利用本研究中产生的构象文库,从而实现两种甲基化合物之间的交叉验证,并最终在AFM图像分析中弥合特征驱动和数据驱动的AP之间的差距。
图 1. (a) 单个 CrSBr 层晶体结构的顶视图。青色、黄色和粉色球分别代表铬、硫和溴原子。连接 Cr 原子的箭头表示第一、第二和第三邻域的 J 1 、 J 2 和 J 3 磁交换相互作用。 (b) 相同 CrSBr 结构的侧面图,显示沿 b 的自旋方向。 (ch) 计算的最大局部化 Wannier 轨道。绿色箭头表示最相关的磁性超交换通道,即 J 1 (c、f)、J 2 (d、g) 和 J 3 (e、h) 的 t 2g -eg (FM)、t 2g -t 2g (AFM) 和 eg -eg (AFM)。
简介:Bagherzadeh 博士是奥克兰理工大学先进纤维材料系助理教授。他目前担任先进纺织材料与技术研究所所长和 AFM 研究实验室负责人。