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原子层沉积稳定纳米晶体，使高性能量子点LED
量子点发光二极管（QD-LED）具有稳定的高官方，对于下一代显示至关重要。然而，无法控制的衰老，在储存期间效率最初增加（正衰老），但在延长的衰老（负衰老）（负衰老）时完全损失，这会阻碍进一步的设备开发。发现，基于纳米晶（NC）的电子传输层（ETL）的化学变化会导致正衰老，它们的结构漂移和形态导致瞬时改善的电荷注入平衡。使用放牧的小角度X射线散射，发现Znmgo NCS在衰老过程中进行了量身定量的成熟，改善了尺寸均匀性并创造了更平滑的能量景观。仅电子设备的测量结果显示，陷阱状态下降了7倍，表明Znmgo的表面钝化增强。这些见解，结合了ZnMGO表面结合的密度功能理论计算，激发了具有Al 2 O 3的原子层沉积（ALD）策略，以永久抑制表面陷阱并抑制NC的生长，从而有效地消除了老化诱导的效果损失。这种ALD工程的Znmgo ETL使得在30批LED中可重复可重复可重复的外部量子效应（EQE）为17％，在4500 cd m-2的初始亮度为4500 CD M-2的LED中，t 60 h 60 h，代表EQE的增长1.6倍，并且在运行式稳定性的稳定性上的提高了1.6倍。
用于医疗数据管理的智能量子网络安全框架
摘要 — 数字医疗对于方便消费者轻松访问和传播医疗数据以改善医疗服务至关重要。然而，整个医疗系统对数字化的极大关注需要快速、高效和安全的存储设施以及强有力的沟通策略，以促进敏感的数字医疗数据共享和对恶意实体的主动估计。在此背景下，本文介绍了一个全面的基于量子的框架，以克服安全医疗数据管理的潜在安全和隐私问题。它通过采用量子加密，为共享云平台上医疗数据的安全存储和分散配备量子加密。此外，该框架提供了一个量子前馈神经网络单元，用于在授予访问权限之前检查数据请求背后的意图，以主动估计潜在的数据泄露。通过这种方式，所提出的框架通过将先进且更胜任的量子方法与机器学习相结合，以自动化方式保护数据存储、访问和恶意实体预测，从而提供全面的医疗数据管理。因此，所提出的 IQ-HDM 可实现更具合作性和更有效的医疗保健服务，并赋予个人对其健康数据的充分保管权。对提出的 IQ-HDM 框架与最先进方法进行实验评估和比较
材料和设备工程以实现高性能量子点光
量子点（QDS）是指具有量子实现效应的零维分号材料，通常由IV，II – VI，IV – VI或III – V元素组成，其大小约为1 nm – 10 nm。由于电子和孔的波函数在空间上结合到小于散装材料的BOHR半径的大小，因此出现了能级的量化，这与粒子中的A-box模型类似。[1，2] QD的离散能级产生原子，例如发射频谱宽度，导致高颜色纯度。[3 - 6] QD的能级分布可以通过其组成和大小来控制，这使得它们的发光能够连续调节以覆盖整个可见光带，从而在发射显示的范围内具有巨大的潜力。[7 - 10]
敏捷和多功能量子通信
图2：电荷载体产量独立于捐助者或受体激发，但随着IE偏移的增加。（a-h）和（J-K）picsecond-Nanosecond瞬时吸收光谱在0.4 ps（红线），30 ps（红线），30 ps（绿线）和300 ps（蓝线）和300 ps（蓝线）之后的选定整洁材料（开放符号）和混合物（彩色线）：（ a-b） ptb7-th：IEICO和（J-K）PBDB-T-2F：IT-4F混合膜在选择性激发供体（A，C，E，G，J）和受体分子（B，D，F，F，H，K）之后。（i）在所有研究的混合物中，吸收〜1.6-4 µJ / cm 2的所有研究混合物的综合光漂白（300 ps）与初始光漂白（0.4 - 0.7 PS）（PB 300PS / PB 0.4Ps）的比例，具有供体（开放符号）和受体（封闭符号）和受体（封闭符号）和受体（闭合符号）和eie（affctionor night）的eie（供体）（封闭符号）和eie（nie a）。
GA – CU模型催化剂的结构演化用于CO2氢化反应 NBP Weyl半薄膜中微不足道表面状态的大型费米 - 能量转移和抑制 Terahertz通过金属双层中的界面偏斜散射旋转到电荷转换 日记牙前线 敏捷和多功能量子通信 富勒烯受体有机太阳能电池 探索性研究 gbe 使用
摘要：我们研究了GA与Cu（001）表面和环境诱导的表面转移的初始阶段，以尝试阐明最近提出的Cu-Ga催化剂的表面化学，该催化剂最近提出了将CO 2氢化为甲醇的CO-GA催化剂。结果表明，GA在真空中沉积时很容易与Cu进行混合。然而，即使是气体环境中的氧气痕迹也会导致GA氧化，并形成二维（“单层”）GA氧化物岛，均匀地覆盖了Cu表面。在高度压力和温度下（0.2 MBAR，700 K），表面形态和GA的氧化状态保留在H 2中以及CO 2 + H 2反应混合物中。结果表明，在反应条件下，GA掺杂的Cu表面暴露了包括GAO X /CU界面位点在内的各种结构，必须考虑阐明反应机制。
在约束最小二乘过滤计算上开发高性能量子图像算法
摘要：计算机技术的最新开发可能导致量子图像算法成为热点。量子信息和计算给出了我们的量子图像算法的一些优势，这些算法处理了原始经典图像算法无法解决的有限问题。图像处理为量子图像的应用而哭泣。量子图像上的大多数作品都是理论上的，有时甚至是未抛光的，尽管量子计算机中的现实世界实验已经开始并正在繁殖。但是，正如计算机技术的开发有助于推动技术革命一样，从量子力学，量子信息和极其强大的计算机上提出了一种新的量子图像算法。引入了量子图像表示模型来构建图像模型，然后将其用于图像处理。为了重建或估计点扩散函数，采用了先验知识，并根据相反的处理获得非分类估计。使用最佳的平滑度度量来解决噪声的模糊功能。在约束条件上，确定最小标准函数并估计原始图像函数。对于某些运动模糊和某些噪声污染（例如高斯声音），所提出的算法能够产生更好的恢复结果。另外，应该注意的是，当存在噪声强度非常低的噪声攻击时，基于约束最小二乘过滤的模型仍然可以带来良好的恢复结果，并且具有很强的鲁棒性。随后，讨论实现量子电路和图像过滤的复杂性的仿真分析，并证明当噪声密度较小时，该算法对模糊恢复具有良好的影响。