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Enregistrement W4283370246 · doi:10.1109/iccss55260.2022.9802228

Double-sided Emission of Inverted Quantum-dot Light Emitting Diode by Using Gold Nanowires (AuNW)

2022· article· en· W4283370246 sur OpenAlexaff
Ahmad Raza, Fawad Saeed, Sajid Hussain, Abida Perveen, Ali Asghar, Nasrud Din, Qasim Khan, Wei Lei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesResearch and DevelopmentAeronautical Science Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOptoelectronicsDiodeQuantum dotElectrodeMaterials scienceLuminanceNanowireQuantum efficiencyFabricationLayer (electronics)OLEDNanotechnologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research towards Quantum Dots (QDs) derived from CdSe/ZnS has attracted worldwide attention because of its exceptional optoelectronic properties and use in quantum dots-based light emitting diodes. Usually, a highly conductive electron-transport layer along with hole-transporting layers (HTLs) having low-mobility, and a vacuum-deposited opaque metal electrode are used in the inverted CdSe/ZnS-based QLED. Because of this structure, unbalanced charge injection into the emissive layer occurs, affecting the device's output luminance and stability. Additionally, the fabrication process is more challenging, costly, and time-consuming when using the vacuum-deposition approach. In order to address all of these issues, we used a non-vacuum technique for fabricating an all-solution processable double-sided emitting inverted QLED with a cascade structure and a transparent gold nanowire (AuNW) electrode to obtain emission at the top-side. According to the results, the fabricated QLED had a low turn-on voltage of 2.2 V, luminance of 3905 cd m-2, high current efficiency of 5.9 cd A-1and a 3.4 % external quantum efficiency. Double-sided QLED devices with AuNW electrode might lead to new lighting and display technologies, according to the findings of this study.

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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