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1.
光子上转换是一种重要的非线性反斯托克斯发光现象,在激光、显示、光伏、信息安全以及生物成像与诊疗等领域具有应用前景。与研究较多的有机分子三重态-三重态湮灭和稀土掺杂纳米颗粒上转换发光材料相比,上转换量子点可以在宽光谱激发范围内实现上转换发光,具有频谱吸收宽、发光效率高、近红外可吸收、能带可调、尺寸小以及稳定性高等特点,引起了领域内的关注。本文介绍了上转换发光的种类及机理,对近年来上转换发光量子点的研究进展进行了总结,重点分析了基于激发态吸收的半导体双量子点的类型和设计原理,探讨了上转换发光量子点在发光二极管(LED)、光电探测、生物标记、太阳能电池等方面的应用潜力,特别是未来发展面临的挑战和前景。 相似文献
2.
由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,本文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度。重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时。HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度。这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题。 相似文献
3.
采用氯化锌(ZnCl_(2))修饰镉基CdSe/ZnS蓝光量子点(B-QD)薄膜,发现与量子点表面结合力更强的ZnCl_(2)能够部分取代量子点长链配体油酸,有效钝化量子点表面缺陷,提高薄膜的荧光量子效率(PLQY)。此外,由于ZnCl_(2)具有偶极作用,使量子点真空能级提高0.2 eV,一方面可改善电子和空穴载流子注入平衡,另一方面可有效降低发光器件的启亮电压,提高器件的发光寿命。这种无机配体修饰量子点薄膜的方法可能为解决蓝光量子点发光二极管(B-QLEDs)因空穴注入困难和量子点表面缺陷导致器件性能不高的问题提供一个有效思路。 相似文献
5.
采用水热法,使用碳源蛋白胨制得荧光碳量子点(CQDs)。使用透射电镜、X射线光电子能谱(XPS)和红外光谱对其进行了表征。该CQDs溶液的荧光能够被Cu2+猝灭,草酸能够使CQDs的荧光恢复。据此建立了碳量子点“关-开”型荧光探针测定草酸的新方法。荧光恢复程度与草酸浓度在8~65μg/mL范围内呈线性关系,检出限为1.8μg/mL。通过紫外光谱、荧光光谱和荧光寿命探究了CQDs对草酸的荧光响应机理。Cu2+能够对CQDs的荧光产生动态猝灭,C2O42-与Cu2+结合,减少了溶液中游离的Cu2+,导致CQDs的荧光恢复。该方法可用于实际样品西红柿和圣女果中草酸的分析检测。 相似文献
6.
为了研究中心点火管火焰在药床中的传播规律,设计了可视化模拟试验平台,开展了不同点火药量、不同装药结构的中心点传火试验。采用高速图像采集系统记录了中心点火管火焰在药床中的传播过程,采用瞬态压力记录仪记录膛内压力的时空变化。结果表明,点火药量为20 g时,出火时间为0.6 ms;点火药量为30 g时,出火时间为1.5 ms;杆状装药床的传火时间平均为2.2 ms,粒状装药床的传火时间平均为3.4 ms,而杆粒混装药床的传火时间为3.1 ms。可见,点火药量对药床出火时间影响显著,较大的点火药量导致药床出火时间延长;不同装药床结构传火性能差异较大,单一杆状装药床传火性能优于单一粒状装药和杆粒混装药床,并且粒状装药床易形成气体壅塞,膛内会出现明显的压力波动现象;根据火焰传播时序位置点,利用一阶指数衰减函数拟合建立了火焰传播过程数学模型,拟合优度大于0.98。 相似文献
7.
8.
9.
为了克服相机检校对二维/三维检校场的依赖,提出一种基于激光点云多条件约束的相机检校方法。该方法通过对相机获取的多视影像进行光束法平差获得初始相机参数;利用影像点云与其最邻近的激光点云之间的位置关系,以共线方程为基础模型,建立多条件约束的相机检校数学模型;使用不等式约束的最小二乘方法平差迭代解算相机参数。将本文方法与基于三维控制场的检校精度进行了实验对比分析,结果表明本文方法与基于三维控制场的检校精度相当,两者反投影平均误差相差小于0.1 pixel,验证了本文方法在没有传统检校场的情况下进行相机检校的可行性。 相似文献
10.
为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确. 相似文献