AlGaN nanowire deep ultraviolet LEDs with polarization enhanced tunnel junction and p-AlGaN layer by molecular beam epitaxy
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we report the growth, fabrication, and characterization of aluminum gallium nitride (AlGaN) nanowire deep ultraviolet light-emitting diodes with a polarization engineered tunnel junction (TJ) and p-AlGaN layer. The major takeaway from this study is: first, devices emitting at around 250 nm with a maximum external quantum efficiency of around 0.01% are demonstrated. Second, the effect of the electric polarization field in the n+-Al0.1Ga0.9N/GaN/p+-Al0.1Ga0.9N TJ due to the incorporation of the GaN layer is observed by comparing the current-voltage (I–V) characteristics of devices with different GaN thicknesses. The incorporation of the GaN layer improves the I–V characteristics due to the improved tunneling process originating from the band bending induced by the polarization charges at GaN and AlGaN heterointerfaces. Third, the role of the graded p-AlGaN layer on the device's electrical performance is also elucidated. It is found that the graded p-AlGaN layer plays a significant role in improving the device electrical performance. Finally, the improved device electrical performance also transfers to the device optical performance.
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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 ».