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超快电子衍射仪器的前沿
J.黑斯廷斯等人。应用。物理。莱特。 89、184109（2006）。 P. Musumeci 等人，应用物理快报 97, 063502 (2010)。 R. Li 等人，Rev. Sci。仪器。 81, 036110 (2010)。 Y. Murooka 等人，应用。物理。莱特。 98、251903（2011）。 P. Zhu 等人，新物理学杂志。 17、063004（2015）。 S.Weathersby 等人，Rev.Sci。仪器。 86, 073702 (2015)。 S. Manz 等人，法拉第讨论。 177, 467 (2015) D.Filippetto 和 H. Qian, J. Atom. and Mol. And Opt. Phys. 49, (2016) F. Qi 等人, Phys. Rev. Lett. 124, 134803 (2020)。HW Kim 等人, Nature photonics 14, 245 (2020)
扫描超快电子显微镜显示
2 桑迪亚国家实验室，美国新墨西哥州阿尔伯克基 87185 3 加利福尼亚大学机械工程系，加利福尼亚州圣巴巴拉 93106，美国 a) 通讯作者：aatalin@sandia.gov 了解和控制电荷载流子与埋藏绝缘体/半导体界面缺陷的相互作用对于实现现代电子产品的最佳性能至关重要。在这里，我们报告了使用扫描超快电子显微镜 (SUEM) 远程探测埋藏在厚热氧化物之下的 Si 表面的激发载流子的动力学。我们的测量结果展示了一种新颖的 SUEM 对比机制，即半导体中空间电荷场的光学调制会调制厚氧化物中的电场，从而影响其二次电子产量。通过分析 SUEM 对比与时间和激光能量密度的关系，我们证明了界面陷阱通过扩散介导捕获激发载流子。
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超快电荷转移级联在混合
摘要：光电半导体设备中的创新是由对如何移动电荷和/或激子（电子 - 孔对）的基本理解驱动的，例如用于做有用工作的指定方向，例如制造燃料或电力。二维（2D）过渡金属二甲化物（TMDCS）和一维半导体的单壁碳纳米管（S-SWCNT）的多样性和可调性和光学性能使它们跨越了跨越HersoIftf的基本量子研究。在这里，我们演示了混合维度2D/1D/2D MOS 2/swcnt/WSE 2杂型词，该杂质可实现超快速光诱导的激发激素离解，然后进行电荷扩散和缓慢的重组。重要的是，相对于MOS 2/SWCNT异质数，异位层的载体产量是两倍，并且还展示了分离电荷克服层间激子结合能的能力，可以从一个TMDC/SWCNT界面扩散到另一个2D/1D界面，从而在COULOMBINDING INDENDINCLING INDEND INDENCE中分散。有趣的是，杂体似乎还可以有效地从SWCNT到WSE 2，这在相同准备的WSE 2 /SWCNT Heterobilayer中未观察到，这表明增加纳米级三层的复杂性可能会改变动态途径。我们的工作提出了“混合维度” TMDC/SWCNT的杂体，这是纳米级异位方面的载体动力学机械研究的有趣模型系统，以及用于高级光电系统中的潜在应用。关键字：过渡金属二分法，电荷转移，异质界，碳纳米管，激子O
如何在 GT Events 上创建科技走道桌位预订
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当 Type-C 和 Type-A 其中一个端口接入设备时， Type-C 或 Type-A 端口都可以实现独 立的快充功能。当 Type-C 和 Type-A 都接入设备时， XPD977 会将输出电压降至 5V 给设 备供电，其中 Type-C 端口 PD 只广播 5V/3A ，保留 BC1.2 以及 Apple 2.4A ，而 Type-A 端 口则只保留 Apple 2.4A 。特别的，当 Type-A 口一直连接苹果充电线但未接入苹果手机时， Type-C 口仍然有快充功能。作为充电器应用时，充电线会经常与充电器连接在一起。 XPD977 完美解决了 Type-A 和 Type-C 口连接充电线应用时的快充难题。此外， Type-A 口 充饱关断电流阈值低至 10mA ，可支持智能穿戴设备小电流充电。
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锂电池快充设计的多目标优化...
锂离子电池快速充电是现代电动汽车的关键，它既要考虑充电时间，又要考虑电池的退化。快速充电优化面临的挑战包括：(i) 可能的充电协议空间维度高，而实验预算往往有限；(ii) 对电池容量衰减机制的定量描述有限。本文提出了一种数据驱动的多目标充电方法，以最大限度地缩短充电时间，同时最大限度地延长电池循环寿命，其中使用切比雪夫标量化技术将多目标优化问题转化为一组单目标问题，然后使用约束贝叶斯优化 (BO) 有效地探索充电电流的参数空间并处理充电电压的约束。此外，利用多项式展开技术将连续变电流充电协议引入到所提出的充电优化方法中。在基于多孔电极理论的电池模拟器上证明了所提出的充电方法的有效性。结果表明，与包括线性近似约束优化（COBYLA）和协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）在内的最新基线相比，所提出的基于约束BO的方法具有更优的充电性能和更高的采样效率。此外，还讨论了随着充电协议中使用的自由度数量的增加，充电性能及其不确定性的增加。