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Enregistrement W4390523616 · doi:10.1002/adom.202302372

Breaking the Built‐In Electric Field Barrier in p–n Heterojunction for Self‐Powered, Wavelength Distinguishable Photoelectrochemical Photodetectors: Toward Low Power Consumption and Secure Underwater Wireless Sensor Network

2023· article· en· W4390523616 sur OpenAlexafffund
Milad Fathabadi, Yangyuan Yin, Shichen Li, Songrui Zhao

Notice bibliographique

RevueAdvanced Optical Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotodetectorOptoelectronicsMaterials scienceWavelengthContext (archaeology)Wireless sensor networkHeterojunctionWirelessOpticsComputer scienceTelecommunicationsPhysicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Self‐powered, light wavelength distinguishable photodetectors (PDs) are appealing components to build a robust, secure, and low energy consumption underwater wireless sensor network (UWSN). However, achieving such devices is extremely difficult even today. In this context, the first self‐powered, light wavelength distinguishable PDs with photoelectrochemical (PEC) principles and using tunnel junction (TJ) to overcome the technical hurdles for self‐powered, light wavelength distinguishable PEC‐PDs with p–n junction working electrode is reported. For such devices, a single photoelectrode is used, that is, one photoelectrode is able to distinguish different light wavelengths without using any external electrical power, and they are able to distinguish light wavelengths in both the ultraviolet (UV) and blue wavelength ranges. High responsivities reaching mA/W range and ultrafast response time with less than 10 ms are achieved in self‐powered operation mode. Moreover, such devices are able to operate not only in acidic but also in NaCl electrolyte, making them potentially attractive for applications in ocean environment. In the end, it is demonstrated that leveraging such PEC‐PDs, excellent data security can be achieved in the data communication mimicking that in an UWSN in ocean environment. This study not only represents a breakthrough in PDs, but also significantly advances the development of UWSNs, especially for ocean environment.

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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