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激子 - 极性的材料：利用半导体的多样性
在当今的大型半导体物理学中引入，对光 - 耦合的控制产生了一个迷人的对象：激烈的对象。这些杂交光 - 用式元素 - ticles从激子（绑定的电子 - 孔对）和光子之间的混合物中出现。虽然散装半导体中存在激子 - 极地，但已经用嵌入光学微腔内嵌入异质结构中的二维（2D）激子获得了主要进步，如图1 a所示，为1。兴趣 - 吨 - 极性子具有从其激子部分和光子部分继承的独特属性，使它们成为强烈的研究兴趣的主题，其含义从基本物理学2到光电3和量子技术的实用应用。4
美国和欧盟的半导体产业政策
在分析美国和欧盟数字价值链的优势和劣势之后，本文比较了这两个国家在半导体行业的产业政策战略。我们通过分析这些产业政策举措的主角、目标、手段、附加条件和受益者，研究了美国《芯片法案》和欧盟《芯片法案》的特点。欧盟在整个价值链中存在重大弱点。美国处于更有利的地位，但中国快速扩张的实力对其构成了越来越大的挑战。这两项产业政策举措都主要侧重于提高中间产品的产能。美国采用集中模式，为直接补贴提供大量资金，并附加了严格的条件，包括劳工标准和国内生产要求。相反，欧盟依赖分散的方法，其中欧盟委员会主要作为跨国和跨部门生产网络的协调者。成员国承担主要角色，它们在欧洲共同利益重要项目框架下向企业提供定向资金。欧盟的条件明显不那么严格，这可能会影响其战略的有效性。分析强调，欧盟需要增加对数字产业政策的超国家资金，以加强其在全球领导者和新兴大国之间的地位。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
在AI中揭示隐私风险：数据，模型和系统Amanda Csipak数字农业将农艺学推向下一个绿色革命高电阻超速带隙半导体的光电流和金属接触的特性
超级带隙（UWBG）半导体固有地表现出很高的电阻率。该特性不仅提出了探索其电运输特性的挑战，而且很难制造，理解和表征这些材料上金属接触的电特性。在这里，我们报告了光电流的应用电场依赖性的测量和分析，以揭示金属接触对高电阻H-BN的传输特性的影响。我们的结果表明，即使对于H-BN，室温的电阻率高达10 14 x cm，供应金属触点也不是完全阻断的类型，正如先前对其他大型带隙绝缘材料中通常假设的那样。通过修改金属/半导体界面之间的边界条件，已经获得了定量描述，可用于确定金属触点是欧姆还是阻塞类型。此定量描述应适用于所有具有极高电阻率的UWBG半导体。这项工作还可以更好地了解金属接触类型如何影响UWBG半导体的运输特性。
在原子薄的半导体中巨大的法拉第旋转
Faraday旋转是固体，液体和气体的磁光反应中的基本效应。具有较大Verdet常数的材料在光学调节器，传感器和非转录器件（例如光学隔离器）中应用。在这里，我们证明了光的极化平面在中等磁力的HBN封装的WSE 2和Mose 2的HBN封装的单层中表现出巨大的法拉第旋转，在A激子转变周围表现出了几个度的巨大旋转。对于可见性方案中的任何材料，这将导致最高已知的VERDET常数为-1.9×10 7 deg T -1 cm -1。此外，与单层相比，HBN封装的双层MOS 2中的层间激子具有相反的符号的大型Verdet常数（VIL≈+2×10 5 deg T-1 cm-2）。巨大的法拉第旋转是由于原子较薄的半导体过渡金属二进制基因源中的巨大振荡器强度和激子的高g因子。我们推断出HBN封装的WSE 2和Mose 2单层的完全平面内复合物介电张量，这对于2D异质结构的Kerr，Faraday和Magneto-Circular二分法谱的预测至关重要。我们的结果在超薄光学极化设备中的二维材料的潜在使用中提出了至关重要的进步。
Terahertz操纵2D半导体中的激子复合物
富含库仑结合的准粒子的物理学，例如激发剂和过渡金属二甲基元素单层中的trions，目前在冷凝的物质群落中正在进行深入研究。这些准颗粒在100 MEV的顺序上具有较高的结合能，表现出强烈的光耦合，并且可以将量子信息存储在自旋valley自由度中[1]。实现超快时间标准上激素状态的外部控制的策略已成为重要的研究途径。在这里，我们报告了在HBN封装的Mose 2单层中观察到瞬态Trion到脱位的转换（图1a）是由在红外自由电子激光设施（Felbe）（Felbe）[2，3]产生的Picsecond TimeScales上的强烈Thz脉冲引起的。随后通过用条纹摄像头记录时间分辨的光量（TRPL）光谱来监测激子动力学。可见的脉冲（= 400 nm）激发了激动的激子和Trions的种群（图1b，无脉冲脉冲的trpl光谱）。通过在大约30次皮秒延迟后添加THZ脉冲相对于可见的激发（图1C），我们观察到Trion发射的淬火和激发激素发射的暂时增亮。此外，通过调整Thz脉冲的频率，我们记录了TRIONS的THZ解离光谱（图1d）。重要的是，当THz光子能量等于或高于Trion结合能时，可以观察到有效的Trion TRION转换。在其他机构中观察到THZ辐射的相似影响，例如WSE 2单层和Mose 2 /WSE 2异质结构。总的来说，结果为低维材料中的许多粒子状态的外部控制开辟了有希望的途径。
2D半导体中激子功能的量子控制
激子 - 结合的电子孔对 - 扮演在光结合相互作用现象中的核心作用，对于从光收集和发电到量子信息处理的广泛应用至关重要。固态光学的长期挑战是实现对激发运动的精确和可扩展的控制。我们提出了一种使用纳米结构的栅极电极来创建2D半导体中激子的潜在景观的技术，从而使纳米级的原位波函数启用了原位波函数。我们的方法形成了各种几何形状（例如量子点，环及其阵列）中激子的静电陷阱。我们显示出空间分离的量子点的独立光谱调整，尽管材料障碍，但仍达到了堕落。由于2D半导体中激子的强光耦合，我们观察到光学反射和光致发光测量中受到约束激发波函数的明确特征。这项工作解锁了在纳米尺度上进行启动激子动力学和相互作用的可能性，对光电设备，拓扑光子学和量子非线性光学元件产生了影响。