提出了两个多弹性热激活的延迟荧光(MR-TADF)发射器,并显示了如何进一步的深蓝色MR-TADF Emitter(didobna-n)的blueShifts,blueshifts,并缩小产生新的近乎UV的MR-TADDF EMitter,MESB-DIDOBNA-N,MESB-DIDOBNA,MESB-DIDOBNA-N。didobna-n发出明亮的蓝光(𝚽 pl = 444 nm,fwhm = 64 nm,𝚽 pl = 81%,𝝉 d = 23 ms,tspo1中的1.5 wt%)。基于此扭曲的MR-TADF化合物的深蓝色有机发光二极管(OLED)显示,CIE Y的设备为0.073的设备的最大最大外部量子效率(EQE MAX)为15.3%。融合的平面MR-TADF发射极,MESB-DIDOBNA-N显示出近量的较小和窄带(𝝀 pl = 402 nm,fWHM = 19 nm,𝚽 pl = 74.7%,𝝉 d = 133 ms,TSPO1中的1.5 wt%)。掺有共同主持人的MESB-DIDOBNA-N最好的OLED显示出近紫外OLED的最高效率为16.2%。以0.049的CIE坐标为0.049,该设备还显示了迄今为止MR-TADF OLED的最蓝EL。
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大型语言模型的最新提高了世代的质量,促使研究刺激了机器生成的文本。这样的工作经常呈现出高性能的探测器。但是,人类和机器可以以不同的样式和域的形式产生文本,但是这种对机器生成的文本检测系统的性能影响仍然不清楚。在本文中,我们通过评估具有不同写作样式的文本来审核用于检测机器生成的文本的分类性能。我们发现,分类器对文本复杂性的风格变化和差异具有很高的意义,在某些情况下,分类器完全降低了随机分类器。我们进一步发现,在复杂文本中具有高性能的同时易于读取的文本,因此逐渐易于分类,这导致人们对检测系统的可靠性感到担忧。我们建议将来的工作涉及风格上的因素,并阅读人写和机器生成的文本的难度水平。
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