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微电子和光电子制造中的激光应用 (LAMOM) XXX (LA301)
程序委员会：Craig B. Arnold，普林斯顿大学（美国）;马丁纳斯·贝雷斯纳大学南安普敦（英国）； Laura Gemini，ALPhANOV（法国）；长谷川聪，宇都宫大学中心。光学研究与教育（日本）； Guido Hennig，Daetwyler Graphics AG（瑞士）； Jürgen Ihlemann，哥廷根纳米光子研究所（德国）；伊藤佑介，大学。东京（日本）；牧村哲也，大学筑波（日本）； Inka B. Manek-Hönninger 中心激光强度与应用（法国）；卡洛斯·莫尔佩塞雷斯大学马德里理工大学（西班牙）；米格尔·莫拉莱斯，大学。马德里理工大学（西班牙）；中田芳树，大阪大学（日本）; Aiko Narazaki，日本产业技术综合研究所 (日本)；Beat Neuenschwander，伯尔尼高等技术学院 (瑞士)；Jie Qiao，罗彻斯特理工学院 (美国)；Gediminas Raciukaitis，物理科学与技术中心 (立陶宛)；Joel Schrauben，MKS 仪器公司 (美国)；Felix Sima，罗马尼亚国立激光、等离子体和辐射研究所 (罗马尼亚)；Paul Somers，卡尔斯鲁厄理工学院 (德国)；Koji Sugioka，日本理化学研究所先进光子学中心 (日本)；Mitsuhiro Terakawa，庆应义塾大学 (日本)；Onur Tokel，比尔肯特大学 (土耳其)；Xianfan Xu，普渡大学 (美国)
基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。此处是由多功能活性位点组成的多功能且薄（25 \ XCE \ XBCM）的层间，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极的交叉。 AS诱导的双梯度固体电解质相间与丰富的岩石性位点结合使用，即使在10 MACM 2的高电流密度下，也可以使稳定的LI剥离/电镀工艺能够稳定。此外，X射线光电子光谱和同步加速器X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 MN 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫磺表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。在此，开发了由多功能活性位点组成的多功能和薄（25 \ XCE \ XBCM）中间层，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极交叉。即使在10 MACM 2的高电流密度下，AS诱导的双梯度固相之间的相互作用结合了丰富的岩石嗜性位点也能稳定稳定的LI剥离/电镀工艺。此外，X射线光电子光谱和同步子X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 Mn 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。
导电钝化器和偶极层混合物，具有高性能稳定的基于光电子的钙钛矿基础太阳能水分裂
最近，铅卤化物钙钛矿吸引了显着的注意力，作为光电化学（PEC）太阳能分裂的有前途的吸收材料。然而，界面处的电荷积累诱导的离子迁移导致钙钛矿降解和效率损失。为了抑制电荷积累并改善了钙钛矿光阳极的PEC性能，提出了一种简单的界面工程，通过用聚乙基乙酰基（PEIE）（PEIE）和氯贝苯甲酸（CBSA）的混合物来装饰SNO 2 /Perovskite界面。混合的CBSA + PEIE处理有效地钝化了SNO 2中的氧空位，并调整了SNO 2和钙钛矿之间的带对齐。混合物处理的协同作用促进了在SNO 2 /Perovskite界面上有效的载体提取，增强了PEC性能并提高设备的稳定性。Perovskite Photoanode表现出令人印象深刻的偏置光子至电流效率为12.9％，出色的耐用性为225 h。此外，使用所有Perovskite光电子界实现了公正的太阳能分裂，从而导致显着的无辅助太阳能到氢气的效率为10.9％，并且连续22 h稳定的操作。
X 射线光电子能谱 (HT-NAP-XPS)
X 射线源：AlKα（1.48keV），单色光斑尺寸：直径约 200μm 分析时压力：10-8mbar 至 25mbar 分析时温度：最高 1000℃ 可插入最大尺寸为 40mm（宽）x 40mm（长）x 40mm（高）的单个样品 可插入最大尺寸为 10mm（宽）x 10mm（长）x 40mm（高）的多个样品 可插入最大尺寸为 10mm（宽）x 10mm（长）x 5mm（高）的空气和湿度敏感样品 三个摄像头用于实时观察样品 惰性/反应剂：N2、Ar、H2、O2、CO、CO2、H2O 快速样品加载程序 使用氩离子溅射进行表面铣削，可进行深度剖析 用于空气或湿度敏感样品的惰性样品转移系统 用于设置测量位置和时间的半自动系统条件和任务调度
用软、硬 X 射线比较光电子能谱分析石墨烯纳米片形貌对功能化的影响
自从分离出来以来，石墨烯就因其独特的性质而受到学术界和工业界越来越多的关注。然而，“我的材料是什么”的障碍阻碍了进一步的商业化。X 射线光电子能谱 (XPS) 被认为是一种确定元素和化学组成的首选方法。在这项工作中，研究了石墨烯颗粒形貌对 XPS 结果的影响，并调查了其作为 X 射线能量的函数的关系，使用具有 Al K 𝜶 辐射的传统 XPS 和使用 Cr K 𝜶 辐射的硬 X 射线光电子能谱 (HAXPES)。因此，信息深度在 10 到 30 纳米之间变化。为此，对两种含有石墨烯纳米片的商业粉末进行了比较，它们的横向尺寸约为 100 纳米或在微米范围内。这些较大的粉末以石墨烯层堆栈的形式存在，用扫描电子显微镜进行检查。然后用氧或氟对这两种粒子进行功能化。发现石墨烯颗粒的尺寸会影响功能化程度。只有 XPS 和 HAXPES 的结合才可以检测颗粒最外层表面甚至堆叠层的功能化，并为功能化过程提供新的见解。
用软、硬 X 射线比较光电子能谱分析形貌对石墨烯纳米片功能化的影响
自从分离出来以来，石墨烯就因其独特的性质而受到学术界和工业界越来越多的关注。然而，“我的材料是什么”的障碍阻碍了进一步的商业化。X 射线光电子能谱 (XPS) 被认为是一种确定元素和化学组成的首选方法。在这项工作中，研究了石墨烯颗粒形貌对 XPS 结果的影响，并调查了其作为 X 射线能量的函数的关系，使用具有 Al K 𝜶 辐射的传统 XPS 和使用 Cr K 𝜶 辐射的硬 X 射线光电子能谱 (HAXPES)。因此，信息深度在 10 到 30 纳米之间变化。为此，对两种含有石墨烯纳米片的商业粉末进行了比较，它们的横向尺寸约为 100 纳米或在微米范围内。这些较大的粉末以石墨烯层堆栈的形式存在，用扫描电子显微镜进行检查。然后用氧或氟对这两种粒子进行功能化。发现石墨烯颗粒的尺寸会影响功能化程度。只有 XPS 和 HAXPES 的结合才可以检测颗粒最外层表面甚至堆叠层的功能化，并为功能化过程提供新的见解。
分析X射线光电子光谱的定量比对参数估计
X射线光电子光谱（XPS）数据的解释依赖于依赖几个参数的测量模型，包括光电衰减长度和X射线光子量。但是，其中一些参数尚不清楚，因为它们没有或无法测量。未知的几何参数可以在多弹性因子（对齐参数）中汇总在一起。此参数表征了令人兴奋的光与样品相互作用的能力。不幸的是，对齐参数的绝对值不能直接测量，部分原因是它取决于测量模型。相反，通常估计实验对准的代理，这与对齐参数密切相关。在此，一种基于原始XPS光谱的对齐参数的绝对值的方法（即未加工的光电子计数），显示样品的几何形状和光电子衰减长度。提出的参数估计方法可以使用简化的测量模型对XPS光谱进行定量分析。所有计算都可以在开放和免费的Julia语言框架预言中执行。为了证明可行性，对对齐参数估计方法进行了首次测试，并在模拟数据上使用已知的采集参数进行测试。然后将该方法应用于实验XPS数据，并显示了估计比对参数与典型使用的对齐代理之间的强相关性。
《光电子与生物医学材料杂志》第 15 卷，第 2 期，2023 年 4 月 - 6 月，第 55 - 64 页 射频磁控管的表面研究
使用不同靶到基片距离的化学计量氮化硅靶，通过射频磁控溅射在单面 P 型抛光掺硼硅晶片基片上沉积氮化硅薄膜。改变靶到基片的间距（非常规参数）以优化表面粗糙度和晶粒尺寸。这种优化提供了均匀、密集的氮化硅薄膜的正态分布，没有表面裂纹。采用原子力显微镜探索氮化硅薄膜的精确表面粗糙度参数。所有样品的表面粗糙度和晶粒分析都表现出直接关系，并与靶到基片的间距呈反比关系。通过以下参数分析了 Si3N4 的表面形貌：平均粗糙度、均方根粗糙度、最大峰谷高度、十点平均粗糙度、线的偏度和峰度。氮化硅薄膜的表面粗糙度在基于氮化硅波导的生物传感器制造中具有重要意义。 (2022 年 8 月 4 日收到；2023 年 4 月 3 日接受) 关键词：原子力显微镜、射频磁控溅射、氮化硅、靶材到基板间距、薄膜 1. 简介 氮化硅具有卓越的光学、化学和机械性能，是微电子学中用作电介质和钝化层 [1] 以及微机电系统 (MEMS) 中结构材料最广泛的材料 [2, 3]。氮化硅薄膜由于其在可见光和近红外 (NIR) 区域的高折射率和透明度，在光电子应用中也发挥着至关重要的作用 [4, 5]。氮化硅薄膜在光电子领域的主要应用是基于光波导的生物传感器作为平面光波导 [6-8]。平面光波导是一种三层结构，其中通常称为芯的高折射率薄膜夹在两个低折射率膜（称为下包层和上包层）之间。平面波导内部的光传播基于全内反射原理。据报道，光波导中芯体表面的粗糙度是造成波导边界处光传播损耗的原因 [10, 11]。这是由于界面处的反射和折射现象而不是全内反射造成的。芯体的粗糙表面可以将光散射到不同方向。芯体和包层之间的折射率差 ∆n 越大，光在芯体中的限制就越大。因此，由于氮化硅的折射率约为 2，而二氧化硅的折射率约为 1，因此二氧化硅/氮化硅/二氧化硅的特定结构是平面光波导的合适候选材料。46 作为上下包层，折射率差 ∆n ~ 0.5[9]。Si 3 N 4 薄膜通过低压化学气相沉积、热蒸发、等离子体增强化学气相沉积和磁控溅射系统制备[12-16]。然而，磁控溅射技术由于无毒气体、低温沉积、易于调节沉积速率和沉积系统简单而比 PECVD 技术具有相当大的优势[17]。薄膜的常规参数
来自光电子光谱的液体的绝对电子能量和定量工作函数
视频：液体喷射光电光谱（LJ-PES）在对液体水，水溶液和挥发性液体的电子结构的实验研究中取得了突破。这种技术的新颖性可以追溯到25年以上，其中在于在真空环境中稳定连续的微米直径LJ，以实现PES研究。PES中的关键数量是与电子垂直促进到真空中的最可能的能量：垂直电离能量，vie，for中性和阳离子，或垂直脱离能量VDE，用于阴离子。这些数量可用于鉴定物种，其化学状态和粘结环境及其在溶液中的结构特性。准确测量VIE和VDE的能力至关重要。相关的主要挑战是针对明确定义的能源参考的确定这些数量。仅采用最近开发的方法是通常的测量，通常对液体可行。实际上，这些方法涉及将凝结的概念应用于从液体样品中获取光电子（PE）光谱中，而不是仅依赖自第一个LJ-PES实验以来通常实施的分子 - 物理处理。这包括在自由电子检测之前明确考虑电子遍及液体表面的遍历。与精确的电离光子能量一起，此功能可以直接确定VIE或VDE，相对于液相真空水平，从任何感兴趣的PE特征中都可以直接确定。我们相对于液态真空水平的测量VIE和VDE的方法特别涉及检测样品中发出的最低能量电子，这些电子的能量勉强能够克服表面电势并积聚在液态光谱的低能尾巴中。通过将足够的偏置电位应用于液体样品，通常可以暴露出这种低能的光谱尾部，其尖锐，低的能量截止均显示出在测得的光谱中揭示真正的动力学零，而与实验中的任何扰动固有或外部电位无关。此外，通过还确定凝结物质中常见平衡能级的溶液 - 相VIE和VDE，费米水平可以量化固态PES溶液溶液工作功能，Eφ和液体可效应表面偶极效应中普遍实现的参考能。使用LJS，只能通过控制不良的表面充电和所有其他外部电势来正确访问费米水平，从而导致所有PE特征的能量移动，并排除准确的电子能量访问。更具体地说，必须设计条件以最大程度地减少所有不良电位，同时保持样品和设备之间的平衡，内在的（接触）的电位差。建立这些液相准确的能量引用方案，重要的是，可以从近偏差溶液中确定VIE和VDE，以及批量电子结构和界面效应之间的定量区别。■密钥参考我们将在此处审查和示例这些方案，并在此处审查这些方案，并在此处进行几种示例性水溶液，重点关注最低的离子化或最低能源 - 能源PE峰，这与水相种类的氧化稳定性有关。