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摘要：将X射线转换为电荷的直接X射线检测器在医学和安全筛查中广泛应用。直接X射线检测器（例如硅和硒）的常见半导体在性能，多功能性和成本效益方面存在限制。在正在研究的新材料中，金属卤化物钙钛矿显示出X射线探测器的巨大潜力。但是，它们受到低稳定性和毒性的限制。在这里，我们首次报告了一个稳定且环保的零维（0D）有机金属卤化物杂种（OMHH），（TPA-P）2 ZNBR 4，用于有效的X射线检测器。具有分子敏化，其中金属卤化物（Znbr 4 2-）充当X射线吸收和有机半导体成分（TPA-P +，4-（4-（4-（二苯基氨基）苯基）苯基）-1-丙基吡啶-1-吡啶-1-IM-1-丙基吡啶-1-im-1-im-1-im-1-proce Transpertions，2 Zn的表演者，tpa-Pa stistort and 2 Znbr 4 μC Gy Air -1 cm -2在20 V时，低检测极限为37.5 NGY Air S -1。0D（TPA-P）2 Znbr 4的特殊稳定性促进了非常稳定的直接X射线检测，并显示了合理设计的0D OMHHS作为新代辐射检测材料的巨大潜力。s
低维有机金属卤化物的柔性晶体异质界实现颜色可调的空间分辨光学波导
带有光波导的分子发光材料在发光二极管，传感器和逻辑门中具有广泛的应用前景。但是，大多数传统的光学波导系统都是基于脆性分子晶体，该晶体限制了在不同的应用情况下的柔性设备的制造，运输，存储和适应。迄今为止，在同一固态系统中具有较高柔韧性，新型光学波导和多端口色调发射的光功能材料的设计和合成仍然是一个开放的挑战。在这里，我们已经构建了新型的零维有机金属卤化物（Au-4-二甲基氨基吡啶[DMAP]和DMAP），对于光学波导而言，弹性很小，损失系数很少。对分子间相互作用的理论计算表明，2分子晶体材料的高弹性是原始的，它是从其人字形结构和滑移平面的。基于2个晶体的一维柔性微脚架和Mn-Dmap的2维微板，具有多色和空间分辨光学波导的异质界面。杂合的形成机理是基于表面选择性生长，因为接触晶体平面之间的低晶格不匹配比。因此，这项工作描述了具有高灵活性和光学波导的基于金属壁的晶体异质结的首次尝试，从而扩展了用于智能光学设备（例如逻辑门和多路复用器）的传统发光材料的前景。
制造业 BRN 报告合并 - DOE 科学办公室
0D 零维 1D 一维 2D 二维 3D 三维 AFM 原子力显微镜 AI 人工智能 AM 增材制造 AMO DOE 先进制造办公室 aPPO 无定形聚环氧丙烷 BES DOE 基础能源科学办公室 BRN 基础研究需求 CAMERA 能源研究应用高级数学中心 CT 计算机断层扫描 DFT 密度泛函理论 DOE 能源部 DPD 耗散粒子动力学 EDS 能量色散 x 射线光谱 EJ 艾焦耳 FEL 自由电子激光器 fs 飞秒 GHG 温室气体 HEDM 高能衍射显微镜 HPC 高性能计算 HTE 高通量实验 iPPO 环氧丙烷等规聚合 IR 红外 LED 发光二极管 Li 锂 MAS 魔角旋转 ML 机器学习 MOF 金属有机骨架 MS 质谱或微秒 NIST 美国国家标准与技术研究所 NOx 氮氧化物 NSLS 美国国家同步加速器光源 PCAST 总统科学技术顾问委员会 PDF 对分布函数 PRD 重点研究方向 ps 皮秒 R&D 研究与开发 s 秒 SAXS 小角度 x 射线散射 SEM 扫描电子显微镜/显微镜 SLM 选择性激光熔化 ssNMR 固态核磁共振 TEM 透射电子显微镜/显微镜 YAG 钇铝石榴石
Haomin歌曲| IAPME
摘要SI是最重要的半导体材料之一，因为它一直是现代电子产品的支柱。但是，由于Si是间接带隙的结果，因此它不广泛用于发光源，因为Si是效率低下的发射极。硅底物上III-V纳米结构的直接外延生长是在硅平台上实现光子设备的最有前途的候选者之一。III-V在Si上的整体整合的主要问题是高密度螺纹位错的形成。TDS的传播将导致IIII-V外部活性区域中非辐射重组中心的高比例。为了停止TD传播，已经应用并在本演示文稿中使用了不同的外延策略，例如INGA（AL）作为应变层，GE缓冲层和图案化的底物。作为零维的材料，量子点（QD）具有三维量子约束，它会产生三角函数，例如状态的密度。因此，III-V QD激光器具有较低的阈值电流，温度不敏感的操作以及对螺纹位错的敏感性较小，这是在III-V型激光器中形成活性区域的理想候选者。自2011年以来，在UCL的寿命和高功率上，已提出并开发了在SI和GE底物上生长的1300-nm INM/GAAS QD激光器。在本演讲中，将汇总在SI平台上单体生长的INAS/GAAS QD激光的开发里程碑，并且还将预测未来几年的潜在趋势。
课程结构和教学大纲M.Tech ece vlsi，...
（选修I）单元I引入纳米材料和纳米技术，纳米结构的特征，纳米材料和技术的应用。nano尺寸材料0d，1d，2d结构 - 尺寸效应 - 表面原子的一部分 - 特异性表面能量和表面应力 - 对晶格参数的影响 - 状态的声子密度 - 可用于合成纳米结构的一般方法 - 降压 - 反应性 - 反应性 - 热热/溶解度热方法 - 用于量表的方法 - 适用于这种方法 - 适用于这种方法 - 适用于量表的方法。纳米材料，分类，零维纳米材料，一维纳米材料，二维纳米材料，三维纳米材料的II单元基本面。低维纳米材料及其应用，合成，性质和低维碳相关纳米材料的应用。III单元微观和纳米光刻技术，新兴应用介绍微电动机械系统（MEMS），MEMS的优势和挑战，制造技术，表面微加工，散装微机械，成型。纳米语音简介。第四单元引入，CNTS的合成 - 弧 - 释放，激光燃料，催化生长，CNT的生长机制 - 多壁纳米管的生长机制，CNT的单壁纳米管，CNT的单层纳米管，在完美的Nano Tubes中电气传输，应用于案例研究。CNT的合成和应用。单元V铁电材料，涂料，分子电子和纳米电子，生物和环境，基于膜的应用，基于聚合物的应用。教科书：
生物质中的石墨烯和类石墨烯结构用于电化学储能应用-综述
改性石墨烯因其成本效益和机械和电稳定性而得到广泛认可。此外，就石墨烯复合材料的最终产品的稳定性而言，即使在极端条件下，模板也能通过阻止纳米金属从表面移动来稳定催化剂的活性位点。[2,8] 这种材料的其他特性包括重量轻、对任何气体完全不渗透、对高电流密度的极端可持续性（比铜好一百万倍）以及由于结构的长程π共轭而易于化学功能化。理论上，这种共轭的、原子级厚度的六边形堆积结构呈现出 550 Fg −1 的电双层 (EDL) 电容。它们确实提供了很高的比电容，达到 268 F/g，高于活性炭提供的比电容（210 F/g）。 [ 9 ] 石墨烯的蜂窝结构也是构建其他碳同素异形体的基本块。例如，当蜂窝结构堆叠时，它就是石墨。一维纳米管是蜂窝结构的卷绕结构，而零维富勒烯是它的包裹结构。石墨烯的应用非常广泛，例如用于高频晶体管、发光二极管、储能应用、超灵敏测量设备、太阳能电池、燃料电池、废水处理等。石墨烯是下一代纳米电子设备非常有希望的候选材料。[ 10,11,12 ] 与检测光谱宽度有限的半导体不同，石墨烯提供了宽光谱范围和高工作带宽，因此使其适合高速数据通信。由于石墨烯是一种惰性物质，因此可以用作防止水和氧气扩散的腐蚀屏障。石墨烯可以直接在任何金属上生长，这为石墨烯的应用提供了巨大的帮助。[ 9 ]
甲烷非热血浆热解的动力学研究
非热血浆辅助甲烷热解已成为轻度条件下氢生产的一种有希望的方法，同时产生了有价值的碳材料。在此，我们开发了一个等离子化学动力学模型，以阐明与氢气解析涉及氢和固体碳（GA）反应器内的甲烷热解的潜在反应机制。开发了一个零维（0D）化学动力学模型，以模拟基于GA的甲烷热解过程中的血浆化学，并结合了涉及电子，激发物种，离子和重物的反应。该模型准确地预测了与实验数据一致的甲烷转化和产品选择性。观察到氢与甲烷转化率之间存在很强的相关性，主要是由反应CH 4 + H→CH 3 + H 2驱动，对氢的形成贡献44.2％，而甲烷耗竭的37.7％。电子与碳氢化合物的影响碰撞起着次要作用，占H 2形成的31.1％。这项工作提供了对GA辅助甲烷热解中固体碳形成机制的详细研究。大多数固体碳源于通过反应E + C 2 H 2→E + C 2 + H 2 /2H的电子撞击C 2 H 2的分离以及随后的C 2缩合。c 2自由基被突出显示为固体碳形成的主要因素，占总碳产量的95.0％，这可能是由于C 2 H 2中相对较低的C - H解离能。这项动力学研究提供了对H 2背后的机制和在GA辅助甲烷热解过程中的固体形成机制的全面理解。
几何形状的数据表示
在许多应用中，尤其是在生物医学和气候研究中，可访问数据的数量和多样性已经达到了前所未有的水平，提供了一个独特的机会，可以深入了解这些复杂系统。但是，这种数据激增带来了重大挑战。的确，现代数据科学的特征越来越多地是对高维多模式数据集进行的研究，在这些数据集中，每个数据样本的几个特征可能无关紧要（例如，由于腐败或其他特征组合的线性相关性而导致的），或者是在分辨率和收购策略中的多样性策略来构建策略的多样性。例如，最近，艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）举办了一系列的研讨会，分析了丢失数据的性质，并指出它可以归因于各种现象，包括多模式链接，批处理失败或人口异质性[8]。为了表征和解决现代数据集的挑战，已经开发了各种数据表示，包括低维投影，矩阵分解和图表表示。尤其是，图形嵌入被证明是一个非常强大的工具，可以编码拓扑网络信息，并提供有关基础数据几何形状的见解。由于图可以被视为平滑歧管的离散（零维）对应物，因此可以将图形嵌入被视为降低歧管维度降低的特殊情况，也称为歧管学习。图形嵌入在首先通过学习/构造足够的图表表示，然后将其投影到较低维度的几何空间，通常是歧管，例如欧几里得空间（R n）或超纤维空间。在过去20年中，流形学习取得了重大进步，导致了能够嵌入复杂几何形状和非线性关系的广泛有效方法的发展，尤其是ISOMAP [12]，T-SNE [13]和UMAP [7]。最近，出现了新的流形学习策略，该策略并不依赖于数据位于submanifold上的假设，即所谓的“流动假设”，而是通过做出嵌入流层的前提选择来明确地将学习/归纳偏见编纂。这些最新的嵌入旨在匹配成对距离，并且在嵌入式上呈弯曲的曲率与节点的曲率信息匹配。以这种方式，所得的下二歧管嵌入能够总结嵌入式节点的配置以及图结构属性。值得注意的是，它们在多样化的研究领域中得到了相当成功的运用[9、5、14、10、3、4]，因为它们使我们能够利用图理论，拓扑数据分析和差异几何形状中的工具来促进各种任务的完成，包括链接预测，网络重构，网络重构和node Clustering [2]。