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World File Search System光敏材料
MOF薄膜的可逆和不可逆的激光干扰模式
摘要：薄膜上和晶体内部的激光干扰图案是今天创建用于光学数据处理所需模式的功能强大的工具。在这里，我们分别通过水解吸和热分解过程在金属有机框架（MOF）薄膜上表现出可逆和不可逆的激光干扰。已经实现了不可逆的干扰模式，其带有高达5 µm的条带的不可逆转的干扰模式已经实现，并且使用共焦拉曼和反射光谱以及原子力显微镜表征了其形态。我们透露，将干扰最大值之间的距离从10.5降低到MOF的5 µm记录，使不可逆模式的表面粗糙度增加了10倍。另一方面，可逆的激光模式提供了可变光学对比度的完全无损的效果。获得的实验结果为使用MOF晶体作为光敏材料的模板图中所需模式的模板图中的光敏材料开放了前景。
卤化物驱动的 InSb 胶体量子点合成控制可实现短波红外光电探测器
在 III-V 族胶体量子点 (CQD) 半导体中，与许多光敏材料候选物相比，InSb 有望获得更广泛的红外波长范围。然而，实现必要的尺寸、尺寸分散性和光学特性一直具有挑战性。本文研究了与 InSb CQD 相关的合成挑战，发现锑前体的不受控制的还原会阻碍 CQD 的控制生长。为了克服这个问题，开发了一种将非自燃前体与卤化锌添加剂相结合的合成策略。实验和计算研究表明，卤化锌添加剂会减缓锑前体的还原，从而促进尺寸更均匀的 CQD 的生长。还发现卤化物的选择可以额外控制这种效应的强度。所得 CQD 在 1.26-0.98 eV 的光谱范围内表现出明确的激子跃迁，同时具有强光致发光。通过实施合成后配体交换，实现了胶体稳定油墨，从而能够制造高质量的 CQD 薄膜。首次演示了 InSb CQD 光电探测器，在 1200 nm 处达到 75% 的外部量子效率 (QE)，据了解，这是无重金属红外 CQD 设备中报告的最高短波红外 (SWIR) QE。
对AI生成的Art Ionela bara1的认知观点，...
词汇表生成人工智能（AI）是AI技术的亚型，致力于通过应用机器学习算法生成新内容。与传统AI不同，该AI主要分析和解释现有数据，生成的AI综合了原始数据输出，例如文本，图像，音频甚至合成数据。该技术通过模型（例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE））运行，以学习数据中的基本模式，并生成与现实世界（即非明显生成的）示例非常相似的新实例。Deep Dream是Google开发的AI技术，它使用卷积神经网络（CNN）将现有图像转换为超现实的类似梦想的视觉效果。它通过迭代增强训练期间确定的特征实现了这一目标，从而产生了日益复杂的视觉模式。Echolalia是单词或声音的非自愿重复，而Echopraxia则是指模仿他人的行为或动作。MidJourney是一种GAN AI工具，用于从文本描述符中生成图像，通常基于扩散或变压器体系结构，类似于Openai的Dall-E过度构图，不仅是模仿相关行为，而且还模仿无关紧要或没有功能的行为。模仿和变色龙效应是指在社交互动过程中模仿他人的姿势，举止和面部表情的无意识倾向。排斥是在社会环境或互动中有意排除或拒绝个人或群体。摄像机Bungura是一种由凸透镜制成的设备，该设备将图像投影到屏幕上，使艺术家可以追踪对象或场景的轮廓，而不是从头开始绘制它。在制作绘画时使用摄像头掩体可以产生几乎摄影的图像，尽管最终结果将是画布上的绘画。摄影（从字面意义上讲，含义“用光写作”）是由艺术家和发明家Louis-Jacques-MandéDaguerre在巴黎发明的，作为通过使用光敏材料以二维形式捕获图像的一种手段。
直肠神经内分泌肿瘤的遗传改变和治疗和预后的适应症：系统评价
高级LSI包装的最新趋势：纺织品科学和技术纤维纤维创新培养基的应用简介，新生大学，3-15-1 TOKIDA，UEDA，NAGANO 386-8567，日本 *ueno-t@shinshu-t@shinshu-u.ac.jp for for for for for for hy for高lse ands for高lsi，2D软件包也称为MCM（多芯片模块），Fowlp（扇出晶圆级包装），该包装已应用于智能手机，2.5D包装，使用硅芯片作为插入器，芯片嵌入式包装，以补偿2D和2.5D包装的缺点，以及最近引起了重大关注的3D包装。虽然通过缩小关键特征大小和扩展规则来提高性能变得越来越困难，但提议的chiplet概念使软件包技术在进一步提高LSIS的性能方面发挥了作用。关键字：MCM（多芯片模块），FOWLP（扇出晶圆级包装），2.5D包装，芯片嵌入式包装，3D包装，chiplets，chiplets，光敏材料1。引言数字化协会通过增强LSI（大规模集成）性能的大大提高。此外，数据科学的增长，数据通信的扩展，人工智能（人工智能），物联网（物联网），绿色技术，自动驾驶将需要更高的绩效计算机。这些对支持上述技术的更高绩效LSI的需求正在继续。LSI通过在LSI芯片和缩放定律中的关键特征大小的收缩来提高性能的历史。目前，每芯片晶体管的数量超过100亿，接近1000亿。这是通过图案大小收缩光刻技术实现的，而且努力正在继续。但是，据说所谓的摩尔定律通过增加组件密度来降低成本，从而开始放慢速度。较小特征大小的光刻的持续发展变得越来越昂贵，并且通过增加的最先进设备的成本（例如EUV曝光工具），复杂的过程，诸如多模式的过程以及新晶体管结构的复杂性（例如Fin Finfet）（Fin Field-field-