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煎饼果子攻陷纽约街头,一套煎饼100块
时间:2025-07-04 08:46:36

MXene是一类具有二维层状结构的金属碳化物和金属氮化物材料,煎饼街是由MAX相处理得到的类石墨烯结构。

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【图文导读】图1.器件的设计与表征a带有CNT/CsPbBr3-QD通道的光电晶体管的示意图bCNT膜的扫描电子显微镜(SEM)图像cCsPbBr3-QD膜的原子力显微镜(AFM)图像d使用波长为516nm的准直入射光束和功率密度(P)从0增至1.7μW/cm2的准直入射光束在VDS=1V时设备的室温传输特性(IDS-VGS)e启停状态下的能带图图2.光电和突触特性(a)响应度(R)和外部量子效率(EQE)对照明功率密度(P)的依赖性(b)特定检测率(D*)对P的依赖性器件性能的基准表明,套煎使用各种材料和结构制成的报告器件具有超高的检测能力(c)器件在516nm光下的开关特性,套煎P为0.78W/cm2,复位电压为栅极脉冲(d)当脉冲间隔增加时,PPF指数逐渐降低(e)在各种照明功率密度下具有500个光脉冲的长期增强图3.光电传感器阵列(a)在PCB上具有引线键合的传感器阵列芯片(b)32×32传感器阵列的光学显微照片(c)通道尺寸为20×20μm2的单个传感器单元的放大图像(d)观察到陌生和熟悉的面孔时人类视觉系统印象的示意图(e)在初始状态下以及在10nm,20、50、100和200脉冲在405nm的光下以1μW/cm2的照明功率进行训练后,测量的8号模式的训练权重结果(f)在4.0nmW/cm2、0.3mW/cm2、1.0mW/cm2、2.5mW/cm2和4.0mW的各种照明功率密度下,在405nm光下用10个脉冲训练后测得的传感器阵列的训练权重结果/平方厘米(g)初始状态和训练过程后的人脸模拟结果【小结】受人眼启发开发神经形态视觉系统的挑战不仅来自如何重现动物系统的灵活性,复杂性和适应性,还在于如何以计算效率和优雅来实现。煎饼街这也是第一次通过训练具有1μW/cm2弱光脉冲的高度集成的传感器阵列来通过实验证明神经形态强化学习。该设备对光具有非凡的灵敏度,果攻陷其响应度为5.1×107 A/W,果攻陷特异性检测率为2×1016 Jones,并通过用1μW/cm2的弱光脉冲训练传感器阵列来演示神经形态强化学习。

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纽约文献链接:Aflexibleultrasensitiveoptoelectronicsensorarrayforneuromorphicvisionsystems.Nat.Commun.,2021,DOI:10.1038/s41467-021-22047-w本文由tt供稿。然而,套煎这些常规的数字人工视觉系统倾向于消耗大量功率,套煎并且在实际应用中具有较大的尺寸和较高的成本,并且受融合了图像感测,存储器和处理的生物系统的启发,神经形态视觉传感器有望克服这些问题。

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【成果简介】      中科院金属所成会明、煎饼街孙东明南京理工大学李晓明中科院邱松报告了一种使用CNT和CsPbBr3-QDs组合作为活性材料的具有1024个像素的柔性光电传感器阵列,煎饼街它不仅显示出对光的非凡敏感性,而且具有信息存储和数据预处理能力。

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