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Enregistrement W3010364311 · doi:10.1038/s41377-020-0264-5

Ultrafast and broadband photodetectors based on a perovskite/organic bulk heterojunction for large-dynamic-range imaging

2020· article· en· W3010364311 sur OpenAlexaff
Chenglong Li, Hailu Wang, Fang Wang, Tengfei Li, Mengjian Xu, Hao Wang, Zhen Wang, Xiaowei Zhan, Weida Hu, Liang Shen

Notice bibliographique

RevueLight Science & Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesShanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of SciencesPeople's Government of Jilin ProvinceEducation Department of Jilin ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésPhotodetectorMaterials scienceUltrashort pulseOptoelectronicsHeterojunctionPerovskite (structure)BroadbandDynamic rangeWide dynamic rangeOpticsPhysicsLaserChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic-inorganic hybrid perovskite (OIHP) photodetectors that simultaneously achieve an ultrafast response and high sensitivity in the near-infrared (NIR) region are prerequisites for expanding current monitoring, imaging, and optical communication capbilities. Herein, we demonstrate photodetectors constructed by OIHP and an organic bulk heterojunction (BHJ) consisting of a low-bandgap nonfullerene and polymer, which achieve broadband response spectra up to 1 μm with a highest external quantum efficiency of approximately 54% at 850 nm, an ultrafast response speed of 5.6 ns and a linear dynamic range (LDR) of 191 dB. High sensitivity, ultrafast speed and a large LDR are preeminent prerequisites for the practical application of photodetectors. Encouragingly, due to the high-dynamic-range imaging capacity, high-quality visible-NIR actual imaging is achieved by employing the OIHP photodetectors. We believe that state-of-the-art OIHP photodetectors can accelerate the translation of solution-processed photodetector applications from the laboratory to the imaging market.

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 seuil0,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations567
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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