Mats Fahlman 1、Simone Fabiano 1、Viktor Gueskine 1、Daniel Simon 1、Magnus Berggren 1,2 和 Xavier Crispin 1,2 * 1 瑞典诺尔雪平林雪平大学 ITN 有机电子实验室。 2 瑞典诺尔雪平林雪平大学 ITN 瓦伦堡木材科学中心。 *电子邮件:xavier.crispin@liu.se Toc Blurb 有机半导体与多种材料形成干净的界面,包括金属、其他有机半导体、电解质、电介质和生物体。在本综述中,我们讨论了这些界面的性质及其在有机电子器件功能中的核心作用。摘要未掺杂的共轭有机分子和聚合物具有半导体的性质,包括电子结构和电荷传输,可以通过化学设计轻松调整。此外,有机半导体 (OS) 可以进行 n 掺杂或 p 掺杂,成为有机导体(所谓的合成金属),并可表现出混合电子和离子电导率。与无机半导体和金属相比,有机(半)导体具有一个独特的特性:暴露在空气中时,其表面不会形成绝缘氧化物。因此,OS 与许多材料(包括金属和其他 OS)形成干净的界面。过去 30 年来,人们对 OS-金属和 OS-OS 界面进行了深入研究,并形成了一致的理论描述。自 21 世纪以来,人们越来越关注有机电子器件中的界面,这些界面涉及电介质、电解质、铁电体甚至生物有机体。所有这些界面都是有机电子器件功能的核心,界面的物理化学性质决定了光、激子、电子和离子的界面传输,以及电子向细胞分子语言的转导。 [H1] 引言有机半导体 (OS) 可用作各种 (光) 电子器件和电路中的活性材料。与硅基电子器件相比,有机电子器件具有许多独特的特性,例如大的光吸收和发射、溶液可加工性、机械柔韧性以及混合离子和电子传导。OS 包括基于共轭分子或聚合物的一大类半导体(图 1)。OS 的 π 电子形成价带和导带。在还原或氧化时,π 系统容纳负电荷或正电荷,而相反电荷的反离子则中和整个材料。重掺杂会导致电子结构发生剧烈变化,使得带隙消失,位于占据能级和未占据能级之间的费米能级可以定义为费米玻璃 1、金属 2 或半金属 3 。因此,未掺杂和掺杂的 OS 是非常不同的材料,但它们具有一个独特的特性:与无机半导体不同,暴露在空气中时其表面不会形成绝缘氧化物。因此,操作系统
拉拉古纳大学,圣基督十字架。拉古纳大学。 Posita Bordeaux。k <爱尔兰圣文森特医院,都柏林圣文森特医院,l伦敦伦敦伦敦国王学院,伦敦国王学院,英国伦敦伦敦,伦敦,伦敦,伦敦,伦敦国王学院,是精神病学部荷兰O氯氮平合作小组,荷兰荷兰荷兰P心理药理学中心,Diakonhjemmet医院,奥斯陆奥斯陆,挪威Q Q Q Q,奥斯陆大学,奥斯陆大学,挪威R R r Complejo de Santiiago Compririos for Confortic in Comporter in Conforter in Comporter in Comportela in Completia for Comportela Spostria Sporter in Comportia for Comportela s Spertria Sporter,Sporter Sporter,Sporter s spostera瑞典临床科学系/精神病学系的卡罗林斯卡研究院信托,富尔伯恩医院,英国剑桥,英国X X心理健康研究中心的Fulbourn医院
Gillian Einstein,博士 Gillian Einstein 是多伦多大学心理学系的一名教员,也是加拿大神经退化和衰老联盟(CCNA)女性、性别、性别和痴呆症项目的项目负责人,女子学院研究所的兼职科学家,也是多伦多大学生命历程与衰老研究所和性多样性研究中心的成员。Einstein 博士是瑞典林雪平大学女性大脑健康和衰老 Wilfred and Joyce Posluns 主席和神经科学与性别医学客座教授,她还创立了加拿大性别和性别研究组织 (COGS)。通过她的研究,Einstein 博士旨在更全面地了解性别和性别如何影响大脑和行为,重点关注大脑健康和成功老龄化。实验室页面团队 1 冠军
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韩国仁川根特大学全球校园环境与能源研究中心; b比利时奥斯达德蓝桥,根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系; C BIO环境科学技术(最佳)实验室,根特大学全球校园,韩国仁川;布鲁塞尔应用科学与艺术大学,比利时布鲁塞尔;比利时根特的植物系统生物学中心; f藻类(SAG)的实验性植物学和培养物收集,哥廷根大学,德国哥廷根; G比利时根特大学生物学系生物学和水生生态学实验室; H Waddenacademie,Huis Voor de Wadden,Leeuwarden,荷兰; I荷兰Yerseke皇家尼奥斯和乌得勒支大学河口和三角洲系统系; J根特大学绿色化学技术系,比利时根特; K韩国仁川根特大学全球校园生物系统与生物技术数据科学中心; l印度Bareilly的MJP Rohilkhand University植物科学系; M Life Sciences,生命科学学院与生物工程学院,仁川国立大学,韩国仁川
u f | s⟩= cos(θ/ 2)| s' + e ip sin(i/ 2)| oh⟩= cos(θ/ 2)| s'⟩ -sin(θ/ 2)|哦(7)
社交媒体中的摘要网络欺凌会显着影响个人的心理健康,并为创建安全的在线环境,尤其是在非英语社区中构成值得注意的障碍。应对网络欺凌挑战需要社区,教育工作者和技术平台开发人员或设计师的合作努力。这项研究的主要关注点是利用各种机器学习(ML)方法来检测孟加拉语的网络欺凌。网络欺凌的孟加拉数据集涵盖了一系列文本,包括网络欺凌和非纤维欺凌内容。该数据集经历了预处理阶段,同时利用多种技术(包括令牌化,数据增强和转换为序列),以促进为各种ML方法创建适当的输入,例如XGBOOST(XGB)(XGB),例如梯度增强(GB),决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Trees(DT),Ann ne ne forter ne forter(dt),人为(Ann),人为(ANN),人为(RF),RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF。 (CNN)和长期记忆(LSTM)。数据是使用来自不同社交媒体平台的Web刮擦收集的,其中包含五个不同的类别:中性,威胁,巨魔,政治和性类别。实验结果表明,所提出的网络欺凌检测模型的LSTM具有99.80%的特殊精度,超过了其他基于深度学习的算法。相反,XGB在相同的数据集中实现了超过74%的值得称赞的精度,表现优于其他传统的ML算法。这些发现对预防和减轻网络欺凌的积极措施产生了重大贡献,最终为在孟加拉国沟通的个人提供了更安全的在线环境。
