Dimensionality engineering of metal halide perovskites

来源 :光电子学前沿 | 被引量 : 0次 | 上传用户:psobb045
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
Metal halide perovskites are a class of materials that are ideal for photodetectors and solar cells due to their excellent optoelectronic properties.Their lowcost and low temperature synthesis have made them attractive for extensive research aimed at revolutionizing the semiconductor industry.The rich chemistry of metal halide perovskites allows compositional engineering resulting in facile tuning of the desired optoelectronic properties.Moreover,using different experimental synthesis and deposition techniques such as solution processing,chemical vapor deposition and hot-injection methods,the dimensionality of the perovskites can be altered from 3D to 0D,each structure opening a new realm of applications due to their unique properties.Dimensionality engineering includes both morphological engineering-reducing the thickness of 3D perovskite into atomically thin films-and molecular engineering-incorporating long-chain organic cations into the perovskite mixture and changing the composition at the molecular level.The optoelectronic properties of the perovskite structure including its band gap,binding energy and carrier mobility depend on both its composition and dimensionality.The plethora of different photodetectors and solar cells that have been made with different compositions and dimensions of perovskite will be reviewed here.We will conclude our review by discussing the kinetics and dynamics of different dimensionalities,their inherent stability and toxicity issues,and how reaching similar performance to 3D in lower dimensionalities and their large-scale deployment can be achieved.
其他文献
目的图像字幕生成是一个涉及计算机视觉和自然语言处理的热门研究领域,其目的是生成可以准确表达图片内容的句子。在已经提出的方法中,生成的句子存在描述不准确、缺乏连贯性的问题。为此,提出一种基于编码器—解码器框架和生成式对抗网络的融合训练新方法。通过对生成字幕整体和局部分别进行优化,提高生成句子的准确性和连贯性。方法使用卷积神经网络作为编码器提取图像特征,并将得到的特征和图像对应的真实描述共同作为解码器
据统计,截至目前,中国有13.7亿眼健康管理需求,有9.7亿视力矫正需求,其中,约有30%即4.5亿人尚未接受视力矫正.眼镜零售门店作为为国人提供视力矫正服务的服务终端,承担着重要
期刊
目的传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方式。方法针对现有方法对多层特征利用不充分的问题,提出了一种基于动态掩膜生成的弱监督语义分割方法。该方法以边界框作为初始前景分割轮廓,使用迭代方式通过卷积神经网络(convolutio
目的低秩稀疏学习目标跟踪算法在目标快速运动和严重遮挡等情况下容易出现跟踪漂移现象,为此提出一种变分调整约束下的反向低秩稀疏学习目标跟踪算法。方法采用核范数凸近似低秩约束描述候选粒子间的时域相关性,去除不相关粒子,适应目标外观变化。通过反向稀疏表示描述目标表观,用候选粒子稀疏表示目标模板,减少在线跟踪中L_1优化问题的数目,提高跟踪效率。在有界变差空间利用变分调整对稀疏系数差分建模,约束目标表观在相
角膜接触镜(contact lens,CL),即直接贴附在角膜的泪液层上,与人眼生理相容,达到视力矫正的目的——这就是我们常说的隐形眼镜.大多数人用“美瞳”来通称所有美容隐形眼镜片,
期刊
目的多层特征对于显著性检测具有重要作用,多层特征的提取和融合是显著性检测研究的重要方向之一。针对现有的多层特征提取中忽略了特征融合与传递、对背景干扰信息敏感等问题,本文基于特征金字塔网络和注意力机制提出一种结合空间注意力的多层特征融合显著性检测模型,该模型用简单的网络结构较好地实现了多层特征的融合与传递。方法为了提高特征融合质量,设计了多层次的特征融合模块,通过不同尺度的池化和卷积优化高层特征和低
目的针对不同视点下具有视差的待拼接图像中,特征点筛选存在漏检率高和配准精度低的问题,提出了一种基于特征点平面相似性聚类的图像拼接算法。方法根据相同平面特征点符合同一变换的特点,计算特征点间的相似性度量,利用凝聚层次聚类把特征点划分为不同平面,筛选误匹配点。将图像划分为相等大小的网格,利用特征点与网格平面信息计算每个特征点的权重,通过带权重线性变换计算网格的局部单应变换矩阵。最后利用多频率融合方法融
目的基于物理的烟雾模拟是计算机图形学的重要组成部分,渲染具有细小结构的高分辨率烟雾,需要大量的计算资源和高精度的数值求解方法。针对目前高精度湍流烟雾模拟速度慢,仿真困难的现状,提出了基于字典神经网络的方法,能够快速合成湍流烟雾,使得合成的结果增加细节的同时,保持高分辨率烟雾结果的重要结构信息。方法使用高精度的数值仿真求解方法获得高分辨率和低分辨率的湍流烟雾数据,通过采集速度场局部块及相应的空间位置
彩色复印系统只要配备性能卓越的爱克发Gemini光栅图像处理器,便可成为极具弹性的印刷及扫描工具,为用户提供短版按需印刷及制作简单校样的功能。爱克发独创的网点技术令Gem
请下载后查看,本文暂不支持在线获取查看简介。 Please download to view, this article does not support online access to view profile.
期刊