Data from: Photovoltage field-effect transistors
Notice bibliographique
Résumé
It is of intense interest to extend the excellent performance of silicon photodetectors into the infrared spectrum beyond silicon’s bandgap. Detection of infrared radiation is at the base of applications such as night vision, health monitoring, and optical commuincations. Silicon is the workhorse of modern electronics, but its electronic bandgap prevents detection of light at wavlengths longer than ~ 1100 nm. Here we present the photovoltage field effect transitor (PVFET) that uses silicon for charge transport, but adds infrared sensitization via a quantum dot light absorber. Using the photovoltage generated at the silicon:quantum dot heterointerface, combined with the high transconductance provided by the silicon device, we demonstrate high gain (>104 electrons/photon at 1500 nm), fast time response (< 10 s), and widely tunable spectral response. The PVFET shows a responsivity 5 orders of magnitude higher at 1500 nm wavelength than prior IR-sensitized silicon detectors. The sensitization is achieved using a room temperature solution process and does not rely on traditional high temperature epitaxial growth semiconductors, as per germanium and III-V compounds. Our results demonsrate, for the first time, colloidal quantum dots as an efficient platform for silicon based infrared detection, competitive with state-of-the-art epitaxial semiconductors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,066 |
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 ».