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Enregistrement W2004424558 · doi:10.1166/jnn.2010.2639

Light Extraction Efficiency Enhancement of GaN-Based Light Emitting Diodes on <i>n</i>-GaN Layer Using a SiO<sub>2</sub> Photonic Quasi-Crystal Overgrowth

2010· article· en· W2004424558 sur OpenAlexaff
Hung-Wen Huang, K. Y. Lee, J. K. Huang, Chu-Hsuan Lin, Chia‐Feng Lin, Chang-Hung Yu, Hao‐Chung Kuo

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanoscience and Nanotechnology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensLuxmux Technology (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsLight-emitting diodeLayer (electronics)Photonic crystalLithographyNanosphere lithographyDiodeGallium nitridePhotonicsPower (physics)TransistorNanotechnologyFabrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, GaN-based LEDs with a SiO2 photonic quasi-crystal (PQC) pattern on an n-GaN layer by nano-imprint lithography (NIL) are fabricated and investigated. At a driving current of 20 mA on Transistor Outline (TO)-can package, the better light output power of LED III (d = 1.2 microm) was enhanced by a factor of 1.20. After 1000 h life test (55 degrees C/50 mA) condition, Normalized output power of LED with a SiO2 PQC pattern (LED III (d = 1.2 microm)) on an n-GaN layer only decreased by 5%. This results offer promising potential to enhance the light output power of commercial light-emitting devices using the technique of nano-imprint lithography.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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