High efficiency AlGaN deep ultraviolet light emitting diodes on silicon
Notice bibliographique
Résumé
The performance of conventional Al(Ga)N planar devices decays drastically with increasing Al content, leading to low internal quantum efficiencies (IQEs) and high device operation voltages. In this paper, we show that these challenges can be addressed by utilizing epitaxially grown nitrogen polar (N-polar) Al(Ga)N nanowires. With a careful control of the growth conditions, a strong AlN band edge emission at 210 nm can be observed at room temperature, and an IQE of 80% was derived. Furthermore, the Mg incorporation can be drastically enhanced by controlling the growth rate. The hole concentrations of AlN:Mg nanowires were estimated to be on the order of 1016 cm-3, or higher at room temperature. 210 nm emitting AlN nanowire LEDs were achieved, which exhibit excellent electrical performance (at a forward current of 20 mA, the forward bias is about 8 V for a standard 300×300 μm2 device.). This can be ascribed to both efficient Mg doping and N-polarity induced internal electrical field that enhances hole injection. In the end, high performance AlGaN nanowire LEDs were demonstrated. This work provides a practical path for high efficiency DUV light sources with nanotechnology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».