A Wafer‐Scale Nanoporous 2D Active Pixel Image Sensor Matrix with High Uniformity, High Sensitivity, and Rapid Switching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 2D transition‐metal dichalcogenides (TMDs) have been successfully developed as novel ubiquitous optoelectronics owing to their excellent electrical and optical characteristics. However, active‐matrix image sensors based on TMDs have limitations owing to the difficulty of fabricating large‐area integrated circuitry and achieving high optical sensitivity. Herein, a large‐area uniform, highly sensitive, and robust image sensor matrix with active pixels consisting of nanoporous molybdenum disulfide (MoS 2 ) phototransistors and indium–gallium–zinc oxide (IGZO) switching transistors is reported. Large‐area uniform 4‐inch wafer‐scale bilayer MoS 2 films are synthesized by radio‐frequency (RF) magnetron sputtering and sulfurization processes and patterned to be a nanoporous structure consisting of an array of periodic nanopores on the MoS 2 surface via block copolymer lithography. Edge exposure on the nanoporous bilayer MoS 2 induces the formation of subgap states, which promotes a photogating effect to obtain an exceptionally high photoresponsivity of 5.2 × 10 4 A W −1 . A 4‐inch‐wafer‐scale image mapping is successively achieved using this active‐matrix image sensor by controlling the device sensing and switching states. The high‐performance active‐matrix image sensor is state‐of‐the‐art in 2D material‐based integrated circuitry and pixel image sensor applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».