High Operating Temperature and Low Power Consumption Boron Nitride Nanosheets Based Broadband UV Photodetector
Notice bibliographique
Résumé
We extend our work on the use of digitally controlled pulsed laser plasma deposition (PLPD) technique to synthesize high quality, 2-dimensional single crystalline boron nitride nanosheets (BNNSs) at a low substrate temperature for applications in high-performance deep UV photodetectors. The obtained sample consists of a large amount of BNNSs partially overlapping one another with random orientations. Each sheet is composed of a few (from 2 to 10) stacked atomic layers exhibiting high transparency due to its highly ordered hBN crystallinity. Deep UV detectors based on the obtained BNNSs were designed, fabricated, and tested. The bias and temperature effects on the photocurrent strength and the signal-to-noise ratio have been carefully characterized and discussed. A significant shift in the cut off wavelength of the BNNSs based photodetectors was observed suggesting a band gap reduction as a result of the BNNSs' collective structure. The newly designed photodetector presented exceptional properties: a high sensitivity to weak intensities of radiation in both UVC and UVB range while remaining visible-blind, and a high signal-to-noise ratio operation even at temperatures as high as 400 °C. In addition, the BNNSs based photodetector exhibited potential for self-powered operation.
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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 | 0,000 |
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.
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 ».