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生自图五 ZnO/ZnTe探测器紫外-可见-红外波段光电响应及工作机理a,b)ZnO/ZnTe器件在325nm,532nm,1064nm激光照射下的I-t测试曲线。【成果简介】近日，段位东南大学徐春祥教授的科研团队在NanoEnergy 上发表了题为Photovoltaic-PyroelectricEffectCoupledBroadbandPhotodetectorinSelf-poweredZnO/ZnTeCore/ShellNanorodArrays的文章。
宽直接带隙半导体ZnO在短波长光电探测器件领域具有独到的物理优势，舞蹈但基于光电导模式的ZnO基探测器，舞蹈主要工作于紫外波段，响应和恢复时间较慢，同时需要外加偏压，造成额外的成本和能源消耗，也不利于器件集成。该团队在气相传输法制备的ZnO纳米结构的基础上，生自采用经典的磁控溅射法构建了均匀包覆的ZnO/ZnTe核壳纳米棒阵列，生自形成了n-ZnO/p-ZnTe异质结光电探测器件。段位g,h,i)ZnO/ZnTe器件在325nm,532nm,1064nm激光照射下偏压对光伏-热释电效应的影响。
先后主持973、舞蹈863、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目及面上项目、江苏省重点研发计划等二十多项国家级与部省级研究项目先后主持973、生自863、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目及面上项目、江苏省重点研发计划等二十多项国家级与部省级研究项目。
段位图三 ZnO/ZnTe探测器紫外-可见-红外波段的I-V响应和工作机制 a,b,c)ZnO/ZnTe器件在325nm,532nm,1064nm激光照射下的I-V测试曲线。
舞蹈b,c)ZnO和ZnO/ZnTe核壳纳米棒的SEM图。首先，生自构建深度神经网络模型（图3-11），生自识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
需要注意的是，段位机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。为了解决这个问题，舞蹈2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
再者，生自随着计算机的发展，生自许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。利用k-均值聚类算法，段位根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
