表面效应可以显着影响纳米光子和量子光子设备的性能,尤其是随着设备尺寸的降低。在这项工作中,我们提出并研究了一种新型的表面钝化方法,以减轻由III-AS(P)量子孔(由干燥蚀刻过程定义的IIII-AS(P)量子孔)中的这些挑战。纳米结构在金属有机蒸气相外部室内的磷酸(pH 3)环境下退火,以消除在干燥蚀刻和随后的蚀刻侧壁氧化过程中诱导的表面和地下缺陷。用更宽的带隙材料封装活性材料可以维护设备的带结构,从而减轻带弯曲的效果。我们的发现显示,pH 3退火的表面重组速度从2×10 3 cm / s的表面重组速度几乎降低。5×10 4 cm / s,用于基于(NH 4)2 s湿处理的标准方法的5×10 3 cm / s,然后是Al 2 O 3封装。为INP重建样品实现了进一步的减少至5×10 2 cm / s。另外,我们开发了一个模型,该模型占时间分析的光致发光曲线分析中的影响,并证明所提出的钝化方法有效地降低了所研究的量子良好光光子纳米结构的侧壁上的表面电荷密度。
1气候物理,麦克斯·普朗克气象学研究所,德国2地球系统建模,德国慕尼黑技术大学工程与设计学院,德国技术大学3研究领域3研究领域IV - 复杂性科学,波茨坦气候影响研究所,气候影响研究所,14473 Potsdam,德国波斯坦 University of Bonn, 53115 Bonn, Germany 6 Interdisciplinary Centre for Complex Systems, University of Bonn, 53175 Bonn, Germany 7 Department of Computer Science, OsloMet – Oslo Metropolitan University, 0130 Oslo, Norway 8 OsloMet Artificial Intelligence lab, OsloMet, 0166 Oslo, Norway 9 Global Systems Institute and Department of Mathematics, University of Exeter, United Kingdom 10 Forschungszentrum j ulich,能源与气候研究所(IEK-10),52428 J ulich,德国11月11日,科隆大学理论上物理研究所,50937年,德国,德国,12937年,科学技术学院12,挪威生命科学家,1432 norway of norway of/div>
在物理学中,对称性为理论的性质提供了重要线索。例如,如果同时用 S 极替换磁场中的 N 极,用 N 极替换 S 极,即使磁场的方向已反转,物体所受的力和磁场中储存的能量仍保持不变。这是因为描述磁场的方程式相对于交换 N 极和 S 极的操作是对称的。
本科生和天文学专业的学生在开始研究职业时会与科学文献互动,但是阅读理解能力很少在大型课程中明确教授。我们试图确定旨在改善本领域专家当前研究的可访问摘要,旨在改善旨在改善本科生(或相关)专业与研究文献互动的能力的阅读任务的功效。在2022-2023学年中,来自六个机构的教职员工使用来自天文学家的ACCES摘要纳入其本科生天文学的主要课程,并在活动之前和之后对学生进行了调查,并参与了与我们的研究团队的后续访谈。来自52名学生的定量和定性调查数据表明,学生对术语的能力的看法并确定了使用测试的作业模板可显着改善论文的主要收获。此外,学生还报告了接触这些作业后对天文学能力的信心提高了,教师重视现成的资源,以将阅读理解纳入其教学法。通过基于天文学的作业进行的探索性案例研究表明,通过可访问的文献摘要将当前的研究纳入本科课堂上可能会增加学生的信心和参与研究文献的能力,从而帮助他们准备参与研究职业。
由⟨x,y⟩= |⟨x,y⟩|定义。 eiα,其中|⟨x,y⟩|表示强度,EIα代表
1个流体系,科学技术学院,温特特大学,7500 AE Enschede,荷兰2号航空航天,机械和机械工程学院,悉尼悉尼,悉尼悉尼大学,2006年,澳大利亚悉尼大学,2006年,澳大利亚大学,澳大利亚大学澳大利亚大学3佳能生产印刷版B.V. Jean Le Rond d'Alembrt UMR 7190,F-75005法国巴黎5号法国大学,法国,巴黎,法国6物理化学和软物质小组,瓦格宁根大学和研究,6708 We Wageningen Wageningen荷兰,荷兰7机械和航空工程部,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特,曼彻斯特大学,麦克斯特,麦克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,麦克劳斯9号。自组织,德国37077 Gottingen(日期:2025年2月10日)
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
大型语言模型(LLM),例如Chatgpt,Gemini,Llama和Claude接受了从互联网解析的文本数量的培训,并且表现出了出色的能力,可以以一种与人类无法区分的方式响应复杂提示的能力。对于由带有四个椭圆形谐振器的单位细胞组成的全dielectric寄生虫,我们在多达40,000个数据上呈现了一个llmfien,可以预测只有文本提示的吸收率谱,仅指定了元时间的几何形状。将结果与传统的机器学习方法进行比较,包括馈送前向神经网络,随机森林,线性回归和K-Nearest邻居(KNN)。值得注意的是,使用深度神经网络的大型数据集尺寸的细胞调整LLM(FT-LLM)的性能可比。我们还通过要求LLM预测实现所需光谱所需的几何形状来探索反问题。llms比Humans具有多个优势,这些优点可能使他们有益于研究,包括处理大量数据,数据中发现的隐藏模式并在高维空间中运行的能力。这表明他们可能能够利用对世界的一般知识比传统模型更快地学习,从而使他们的研究和分析工具有价值。
摘要 大多数物理理论都是确定性的,但量子力学是个例外,但它受到所谓的测量问题的困扰。这种情况很可能是由于标准数学无法“表达”不确定性,无法向我们呈现一种随着时间的推移而产生新信息的世界观。在这种情况下,科学决定论只是一种假象,因为科学家使用的数学语言是永恒的。为了研究这种可能性,有必要开发一种替代的数学语言,这种语言既足够强大,可以让科学家计算预测,又能与不确定性和时间的流逝兼容。我们认为直觉数学提供了这样一种语言,并用简单的术语对其进行了说明。