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研究了Si1-x-yGexCy三元系材料的应变补偿特性,分析了固相外延方法制备的样品中注入离子的分布对应变补偿效果的影响,指出由于Ge和C的投影射程及标准偏差不同,二在各处的组分比并不恒定,存在着纵向分布,因此各处的应变补偿情况也不尽相同。利用高斯公式对不同位置的应变补偿效果进行了分析,得出了外延层中存在应变完全补偿区域时Ge、C的峰值浓度比NGe/Nc应满足一定的取值范围。通过制备不同C组分的样品对上述结论进行了验证,得出的结果与理论预言基本相符。 相似文献
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采用 UHV / CVD系统 ,在 Si衬底上生长了具有渐变 Si1 - x Gex 缓冲层结构的弛豫 Si0 .76 Ge0 .2 4虚衬底和 5个周期的 Si0 .76 Ge0 .2 4/ Si多量子阱 .在渐变 Si1 - x Gex 缓冲层生长过程中引入原位退火 ,消除了残余应力 ,抑制了后续生长的 Si Ge中的位错成核 .透射电子显微照片显示 ,位错被有效地限制在组份渐变缓冲层内 ,而 Si Ge上层和 Si Ge/Si量子阱是无位错的 .在样品的 PL 谱中 ,观察到跃迁能量为 0 .96 1e V的 型量子阱的无声子参与 (NP)发光峰 .由于 型量子阱中电子和空穴不在空间同一位置 ,较高光功率激发下引起的高浓度载流子导致能带弯 相似文献
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采用 UHV / CVD系统 ,在 Si衬底上生长了具有渐变 Si1 - x Gex 缓冲层结构的弛豫 Si0 .76 Ge0 .2 4虚衬底和 5个周期的 Si0 .76 Ge0 .2 4/ Si多量子阱 .在渐变 Si1 - x Gex 缓冲层生长过程中引入原位退火 ,消除了残余应力 ,抑制了后续生长的 Si Ge中的位错成核 .透射电子显微照片显示 ,位错被有效地限制在组份渐变缓冲层内 ,而 Si Ge上层和 Si Ge/Si量子阱是无位错的 .在样品的 PL 谱中 ,观察到跃迁能量为 0 .96 1e V的 型量子阱的无声子参与 (NP)发光峰 .由于 型量子阱中电子和空穴不在空间同一位置 ,较高光功率激发下引起的高浓度载流子导致能带弯曲严重 .NP峰随激发功率增加向高能方向移动 ,在一定激发条件下 ,电子跃迁或隧穿至弛豫 Si Ge层弯曲的导带底后与处于同一位置的空穴复合发光 ,所以 NP峰积分强度随光激发功率先增加后减小 相似文献
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为了研究区块链中用户私钥安全性的问题,以门限密钥共享技术作为研究基础,提出可公开验证密钥共享技术. 参与节点在收到密钥片段后对其进行验证,能有效防止分割密钥时主分割节点作恶; 在密钥恢复阶段,对参与密钥拼接的节点的密钥片段进行公开验证,防止密钥恢复阶段参与节点作恶; 在分发密钥阶段给参与节点添加身份IDs,从而可以对恶意节点进行追踪并实时更新节点状态; 设计动态门限机制,在持有密钥片段的节点离线后,密钥碎片的拥有者和主节点一起重新分配密钥碎片给新的参与节点,保证私钥碎片的完整性. 实验结果表明,该方案的私钥恢复率为80%,且具有门限特性、可追溯性、不可伪造性和可恢复性. 相似文献
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给出了能在较高压强下进行原位监控生长的差分RHEED系统的设计思想,结构2性能等,同时给出了LMBE技术中实际应用的结果,包括随着氧压强的增加衍射条纹所发生的变化。阐述了产生这一现象的原因,提出了需要进一步研究和改进的问题。 相似文献
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以Si2H6和GeH4作为源气体,用UHV/CVD方法在Si(100)衬底上生长了Sil-xGex合金材料和Si1-xGex/Si多量子阱结构.用原子力显微镜、X光双晶衍射和透射电子显微镜对样品的表面形貌、均匀性、晶格质量、界面质量等进行了研究.结果表明样品的表面平整光滑,平均粗糙度为1.2nm;整个外延片各处的晶体质量都比较好,各处生长速率平均偏差为3.31%,合金组分x值的平均偏差为2.01%;Si1-xGex/Si多量子阱材料的X光双晶衍射曲线中不仅存在多级卫星峰,而且在卫星峰之间观察到了Pendellosung条纹,表明晶格质量和界面质量都很好;Si1-xGex/Si多量子阱材料的TEM照片中观察不到位错的存在. 相似文献
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UHV/CVD生长SiGe/Si异质结构材料 总被引:6,自引:5,他引:6
以 Si2 H6 和 Ge H4 作为源气体 ,用 UHV/CVD方法在 Si( 1 0 0 )衬底上生长了 Si1- x Gex 合金材料和 Si1- x Gex/Si多量子阱结构 .用原子力显微镜、X光双晶衍射和透射电子显微镜对样品的表面形貌、均匀性、晶格质量、界面质量等进行了研究 .结果表明样品的表面平整光滑 ,平均粗糙度为 1 .2 nm;整个外延片各处的晶体质量都比较好 ,各处生长速率平均偏差为 3.31 % ,合金组分 x值的平均偏差为 2 .0 1 % ;Si1- x Gex/Si多量子阱材料的 X光双晶衍射曲线中不仅存在多级卫星峰 ,而且在卫星峰之间观察到了 Pendellosung条纹 ,表明晶格质量和界面质量都很好 ;Si 相似文献
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最大团问题是一个经典的组合优化问题,在蛋白质功能推测、竞胜标确定、视频对象分割等领域有广泛的应用。随着图例规模的增大,最大团问题求解难度增加,常规图例最大团求解算法已逐渐被大规模图例最大团求解算法取代。介绍求解大规模图例最大团问题的技术支撑点,重点总结基于大规模图例的最大团问题算法,并在大数据计算背景下对融合单层图划分方法和多层图划分方法的MapReduce框架和Spark框架进行优缺点分析。此外,比较k-core方法与k-community方法的应用场景,从算法分类的角度总结不同类型算法的优缺点,对求解大规模图例最大团问题的确定型算法进行梳理,并对代表性的求解算法在公开数据集中的表现进行对比分析。基于分析结果,指出不同算法在求解大规模图例最大团问题时需要重点关注的方面,并展望了智能优化算法、分层式深度强化学习方法、图结构相变分析技术的未来研究方向。 相似文献