近年来,氮化镓 (GaN) 基高电子迁移率晶体管 (HEMT) 因其在降低开关损耗、维持高击穿电压以及保持高温稳定性方面所表现出的卓越性能,其商业化进程不断加快 [1,2]。大尺寸 Si 衬底上 GaN 外延生长技术的进步降低了生产成本。同时,Si 上的 HEMT 器件可以轻松集成到现有的 Si 铸造厂中 [4-6]。上述优势使 GaN 基 HEMT 器件更接近大众市场应用。阻挡层是 HEMT 器件中的关键元件之一,它决定了导电通道的电阻。AlGaN 是最常用的阻挡材料。在 AlGaN / GaN 界面区域形成的二维电子气 (2DEG) 表现出良好的稳定性、低的薄层电阻、高的载流子密度和高的电子迁移率 [7,8]。由于在 AlN / GaN 界面区域形成了更高的 2DEG 密度,AlN 作为阻挡层材料也引起了人们的关注 [9]。据报道,薄层电阻 (Rs) 值低至 128 Ω/sq,2DEG 密度为 3.21 × 10 13 / cm 2 [10]。此外,在 AlN 系统中可以避免合金散射,从而提高 2DEG 霍尔迁移率 [11,12]。已经证明了基于 AlN 阻挡层的 HEMT 器件具有低栅极漏电和高 I on / I off 比 [13]。表 1 总结了最近对具有最佳 Rs 性能的 AlN / GaN 异质结构的研究。然而,由于 AlN 与 GaN 沟道层的晶格失配较大 (2.5%),因此 AlN 的弛豫是一个主要挑战。氮化硅 (SiN x ) 帽层已被用作表面钝化层,以避免/减少 AlN 弛豫 [ 14 ] 。然而,钝化帽层的成分和厚度对抑制弛豫的影响很少被研究。在本文中,我们报告了包含原位生长的 GaN 和/或 SiN x 帽层的 AlN/GaN 异质结构的长期 2DEG 稳定性。
摘要:我们实施了主要基于玻姆力学的量子建模来研究包含事件间强耦合的时间序列。与具有正常密度的时间序列相比,此类时间序列与罕见事件相关。因此,采用高斯统计数据会严重低估其罕见事件的发生。本研究的主要目标是从量子测量的角度研究罕见事件对时间序列概率密度的影响。为此,我们首先使用多重分形随机游走 (MRW) 方法对时间序列的非高斯行为进行建模。然后,我们研究了 MRW 的关键参数 λ 在时间序列导出的量子势中的作用,该参数控制非高斯性程度。我们的玻姆量子分析表明,导出的势在高频下取一些负值(其平均值),然后大幅增加,对于罕见事件,该值再次下降。因此,罕见事件可以在量子势的高频区域产生势垒,当系统横穿该势垒时,这种势垒的影响会变得突出。最后,作为将量子势应用于微观世界之外的一个例子,我们计算了标准普尔金融市场时间序列的量子势,以验证非高斯密度中罕见事件的存在,并证明与高斯情况的偏差。
基于 Al/AlO x /Al 约瑟夫森结的超导量子比特是通用量子计算机物理实现最有希望的候选者之一。由于可扩展性和与最先进的纳米电子工艺的兼容性,人们可以在单个硅芯片上制造数百个量子比特。然而,由非晶电介质中的双层系统(包括隧道势垒 AlO x )引起的这些系统中的退相干是主要问题之一。我们报告了一种约瑟夫森结热退火工艺开发,用于结晶非晶势垒氧化物(AlO x )。获得了热退火参数对室温电阻的依赖关系。所开发的方法不仅可以将约瑟夫森结电阻提高 175%,还可以将其降低 60%,R n 的精度为 10%。最后,提出了关于隧道势垒结构修改的理论假设。建议的热退火方法可用于为广泛使用的固定频率 transmon 量子比特形成稳定且可重复的隧道屏障和可扩展的频率调整。
• 为了通过应变诱导的 Stranski-Krastanov 过程自发形成外延 QD,QD 材料和势垒材料之间的晶格失配必须达到一定的最小值。 • 需要紧密排列的 QD,以便孤立 QD 中通常观察到的离散能级加宽以形成微带。还需要高密度的 QD 以实现充分的吸收。为了实现所需的高密度应变 QD,几乎肯定需要某种应变平衡的 QD 超晶格结构来防止形成晶格失配诱导的穿透位错。这些缺陷会导致高度的非辐射复合,从而降低设备性能。 • 还需要 QD 和势垒材料中的载流子寿命长,以实现有效的载流子提取。
一个核心假设是,具有最大负自由能且不受整体成分约束的反应将首先发生在界面处(反应 1),因为成核势垒在很大程度上取决于反应能量(方程 1)。但是,如果两个相具有高度的结构相似性,则可以假设成核相的表面能贡献将很低(例如拓扑化学),并且还会导致较低的成核势垒 ∆ G †(反应 2)。21 (c) 左侧表示简单串行反应途径的示意反应坐标图。实际固态反应由多个并行步骤进行,可以用反应网络更好地建模,如右图所示。经参考文献许可转载。26
图 4. 静电逆设计问题包括寻找反应周围带电残基或点电荷的最佳位置,以降低反应势垒。考虑围绕狄尔斯-阿尔德反应的分区球面,分区的每个斑块分配一个电荷密度(蓝色 - 带负电;红色 - 带正电),理论上可能的环境总数是无限的,因为任何一点的电荷都可以是任何实数值,并且分区可以无限精细。这产生了巨大的搜索空间。此外,由于静电环境的各种配置会产生类似的反应势垒,以及可能的解决方案完全改变反应途径,而这在蛋白质中不再可行,因此解决方案将不唯一。Hartke 和 Sokalski 试图通过使用机器学习或最小化给定反应的 𝐸 !"## 来确定最佳催化环境,从而减少这个搜索空间。
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kappaphycus alvarezii(doty)doty ex silva是一种广泛培养的针对角叉菜胶多糖的红色海藻,也是有价值的色素性脂素(PE)的潜在来源。因此,本研究的目的是从K. alvarezii中提取植料,评估其抗菌,抗氧化剂和抗癌活性,并确定其未来治疗应用的生物医学潜力。发现从K. Alvarezii提取的植物素化色素的蛋白质含量为69.84%,显示出极好的抗菌活性,抗杀菌性的oxytoca和Proteus mirabilis,最小抑制区为11 mm。使用总抗氧化剂,过氧化氢清除,减少功率,DPPH和ABTS测定法显示出显着的体外抗氧化活性。此外,颜料对人肺癌细胞系表现出有效的细胞毒性,IC 50值为131.7