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钙钛矿太阳能电池的潜力
光生电荷产生范围很宽且可调，[4] 而且载流子迁移率高，扩散长度可达几微米。[5–7] 在任何光收集装置中，合适的接触对于有效收集光生电荷并将其输送到外部电路都至关重要。接触负责提供内在不对称性，以产生提取光生载流子的驱动力；[8] 这种内在不对称性可以通过动力学选择性（扩散控制）或电极之间的能量失配（漂移控制）来建立。一般的薄膜太阳能电池由活性层、夹在空穴提取阳极接触和电子提取阴极接触之间组成。在光照下，活性层内产生的电荷载流子将漂移扩散到接触处，并通过内在不对称性被提取，从而产生净光电流。有机太阳能电池的特点是载流子迁移率低、扩散长度短，因此需要在活性层上建立强大的内建电场以提高电荷提取率并避免复合。[9–11] 该电场由内建电位V bi (或接触电位) 引起，该电位源于阳极和阴极之间的功函数差异，由于有机半导体的介电常数相对较低，因此基本上不受屏蔽。相反，在钙钛矿太阳能电池中，载流子扩散长度为几微米，在没有电场的情况下，光生电荷应该能够毫不费力地穿过 200–500 纳米的活性层而不会复合。因此，只要能确保接触处的动力学选择性[12]，电荷收集预计将由扩散控制[8,13]，人们正在沿着这个思路达成共识。通过在电极和活性层之间采用单独的电荷传输层 (CTL) 来实现动力学选择性，从而形成 n–i–p 或 p–i–n 型器件架构，其中阳极处为空穴传输层 (HTL，p 层)，阴极处为电子传输层 (ETL，n 层)。在理想情况下，这些层能够传导多数载流子，同时防止少数载流子的提取，从而为扩散驱动的电荷收集创建优先方向。在这种电荷提取要求的框架内，对于内置电位的确切作用以及负责电荷提取的驱动力的确切性质仍然存在一些猜测。
发光的钙钛矿metasurface
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钙钛矿还是非钙钛矿？一种从 X 射线衍射图自动识别新型混合钙钛矿的深度学习方法
图 3. ML 方法对钙钛矿与非钙钛矿进行分类。a. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 预测准确度，b. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阴性，c. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阳性，d. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阴性，e. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阳性，f. XRD 模式（d 间距（Å））对于随机森林分类的特征重要性（步长：2.18°（2 ））。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
使用...增强地对机通信
地面站与机载站之间的语音通信基于模拟 DSB–AM 调制，使用 117.975–137.000 MHz 频段。为了确保正确理解消息，使用国际民用航空组织 (ICAO) 标准化的特殊用语 [1], [2]。它由一系列关键词组成（例如确认、确认、清除、确认、结束、报告、收到），需要使用特殊的拼写系统，包括字母（A – alpha、B – bravo、C – Charlie、D – delta 等）和数字（4 – fower、9 – niner），数字发音（每个数字单独发音，但允许使用“千”、“百”和“十进制”等词）。为提高可理解性，采用了特殊方案：“复读”—— 按照收到的信息重复此消息，“再说一遍”—— 重复整个传输或上次传输的一部分，“说得慢一点”—— 降低语速，“说两遍”—— 此消息中的每个单词或词组都发音两次。尽管如此，有些消息仍然会被误解，尤其是对于英语有问题的飞行员而言。 以图形方式表示消息的最重要元素（例如，飞行参数的数值，如飞行高度、航向、失控编号）将有助于理解地面站发送的消息。这需要随语音消息传输数字信息。 如何传输此类数字信息
