Тюнинг вис фото: тюнинг вис фото

Описание

Диск сцепления нажимной
21120-1601085-00

• Дисбаланс ведомого диска, г•мм: 300
• Толщина ведомого диска под нагрузкой, мм: 8,3
• Срок службы не менее, км: 120000

Где применяется

Цены и наличие товара во всех магазинах и складах обновляются 1 раз в час. При достаточном количестве товара в нужном вам магазине вы можете купить его без предзаказа.

Цена в магазинах — розничная цена товара в торговых залах магазинов без предварительного заказа.

Срок перемещения товара с удаленного склада на склад интернет-магазина.

Представленные данные о запчастях на этой странице несут исключительно информационный характер.

065ec03a633eea03fa3cb103ab39a45f

Добавление в корзину

Код для заказа:

Доступно для заказа:

Кратность для заказа:

Отменить

Товар успешно добавлен в корзину

!

В вашей корзине на сумму

Закрыть

Фото авто.

Если вы хотите оценить дизайн популярных брендов машин или сравнить внешний вид новинок с предыдущими моделями, используйте раздел фото автомобилей на портале VERcity. Здесь представлены все марки и модели автомобилей, начиная с 1884 года. Качественные картинки авто дадут вам полное представление, как изменялась мода в конкретный период времени.

В общий список вошли современные производители машин и компании, давно прекратившие выпуск транспортных средств. Чтобы оценить модели автомобилей со всего мира на фото, вам не нужна регистрация на портале. Заходите в удобное время и узнавайте отличительные черты дизайна американских, европейских, японских, российских и других марок.

Для удобства читателей, поиск осуществляется по логотипу компании или названию машины латинскими буквами. Внутри раздела бренда, фотографии автомобилей сортируются по годам или аббревиатуре модельного ряда. С правой стороны пользователям показывают популярные запросы из галереи.

На портале VERcity легче найти нужное фото авто, поскольку:

• Раздел имеет четкую структуру. Все автомобили мира и их фото разложены с точностью до модификации транспортного средства.
• Модели машин представлены с первой серии. Если на протяжении года компания выпускала несколько новых авто, их фото есть на вкладке. Чтобы ее открыть, наведите мышку на «-».
• Все изображения подробно подписаны. Поэтому можно легко определить принадлежность машины к конкретному бренду.

Фото современных автомобилей и классических моделей можно бесплатно скачать или увеличить на весь экран для детального ознакомления. А также поделиться с друзьями в социальных сетях.

Помимо наглядной демонстрации салона и внешнего дизайна, на портале пользователи узнают историю бренда с момента основания и последние новости о конкретном производителе. Кроме фото моделей авто, настройки портала показывают всю возможную информацию о компании.

Заходите в галерею на VERcity, чтобы оценить достижения прошлых поколений транспортных средств и скачать актуальные фото авто.

ГБО в Перми, установка газового оборудования на авто

Сегодня все чаще можно встретить автовладельцев, отдавших свое предпочтение газовому оборудованию.

Представляя собой газ-дозирующую автомобильную систему, ГБО 4 поколения увеличивает показатели мощности и эффективности авто. Поскольку вместо бензина становится возможным использовать сжиженный нефтяной или природный газ, вы экономите на топливе. Встраиваемое поверх бензинного оборудовани ГБО на авто можно применять опционально, благодаря переключателю, позволяющему в любое время перевести авто на газ или бензин.

Основным направлением деятельности нашей компании является продажа, установка, обслуживание газового оборудования на авто. Именно у нас вы можете приобрести ГБО 4 и 3 поколения, отличающееся способом распределенного впрыска газа, для установки на авто с бензиновой топливной системой.  

Как работает газобаллонное оборудование?

Применение газа на авто значительно повышает эффективность работы транспорта.

Пропан или бутан проходит по мультиклапану, поступая в газовую магистраль, отличающуюся высоким давлением, в редуктор. В нем жидкая фракция преобразуется в газообразную, при этом происходит подогрев и ли охлаждение газа до оптимальной температуры. После этого газ проходит по трубопроводу с низким давлением в газовые форсунки и затем поступает во впускной коллектор авто.Сегодня мы готовы предложить своим клиентам газовое оборудование 4 поколения, которое отличается схожестью работы ДВС на бензине. 

Преимущества которое вы получаете если используете газовое оборудование 4 поколения для автомобилей

В основном газобаллонное оборудование для автомобилей пользуется большой популярностью за счет значительной экономии на топливе.

1. Сравните, 1 л смеси из пропан-бутана почти в два раза дешевле 1 л бензина.
2. Масло остается чистым более продолжительное время из-за отсутствия копоти и нагара при сгорании газа.
3. С ГБО 4 поколения автомобиль превращается в битовливный, а потому водитель может выбирать топливо в зависимости от ситуации. Благодаря мобильности газобаллонной системы, вы значительно  увеличиваете время работы авто.
4. Кроме того, можно привести ряд причин, по которым следует использовать газ: легкое смешивание с воздухом, исключение вредных примесей в составе, низкое содержание вредных веществ в выхлопах и т.д.
5. Все это значительно увеличивает ресурс вашего транспортного средства и позволяет наслаждаться ездой в течение длительного времени используя газовое оборудование 4 поколения.

в  2013 году премьер министр России Д. А. Медведев  подписал указ о переводе 50% общественного транспорта на ГБО. В связи с этим смело можно утверждать что газовое оборудования для автомобилей становится все более популярным и высоко оценивается на различных уровнях.

Компания АвтоМастерГаз в Перми поможет вам перейти на газ. 

Видимое и УФ-фотодетектирование в тонких наноструктурированных пленках ZnO с помощью простой настройки метода раствора

Морфологический и рентгеновский анализ

Морфология поверхности образцов, полученных путем изменения параметров синтеза, таких как; Изменение концентрации растворов предшественников, соотношения, времени реакции и растворителя исследовали с помощью FE-SEM (дополнительные рисунки S2 и S3 для среды C ₂ H ₅ OH и S4, S5 для среды H ₂ O) . Большое количество реакций синтеза, проведенных с использованием прекурсора «ZnCl ₂ » в среде растворителя C ₂ H ₅ OH и H ₂ O, привело в основном к трем типам наноструктур: i.е. НЧ (в течение 15 минут времени реакции в обеих реакционных средах), НС и НФ, которые были образованы как единственные различимые формы продукта, как показано на Фиг.1. Среда растворителя C ₂ H ₅ OH и H ₂ O играет значительную роль в различных агрегациях первоначально сформированных наночастиц, которые приводят к образованию NS и NF через 4 часа времени реакции. Изображения FE-SEM показывают, что резкое добавление раствора ZnCl ₂ в щелочной раствор предварительно привело к образованию НЧ (рис.1a) для обеих сред растворителя, которые затем по-разному агрегировали как NS (рис. 1b) и NF (рис. 1c), соответственно. Картины XRD показаны справа на рис. 1. Во всех случаях имеется пять заметных дифракционных пиков при углах дифракции 2θ = 32,7 °, 34,5 °, 36,42 °, 47,44 ° и 56,58 °, которые обозначены как решетка. плоскости (100), (002), (101), (102) и (110) с постоянными решетки (a = 0,325 нм и c = 0,5211 нм), соответствующими кристаллической структуре вюрцита ZnO. Размер нанокристаллов оценивается для пика максимальной интенсивности с использованием формулы Дебая-Шеррера D = 0.9λ / β cos θ составляет 17,41 нм, 21,57 нм и 23,29 нм для NP, NS и NF соответственно; со средним размером кристаллитов 20,16 нм, 24,44 нм и 20,44 нм для NP, NS и NF, соответственно, указывает на последовательный механизм роста наноструктур, возникающих из наночастиц.

Изображения FE-SEM и результаты XRD наноструктур ZnO. ( a ) НЧ, образованные за 15 минут с использованием растворителя C ₂ H ₅ OH, ( b ) ZnO-NS, сформированные за 4 часа с использованием растворителя C ₂ H ₅ OH и ( c ) ZnO-NF образуются за 4 часа с использованием растворителя H ₂ O.В правой части есть графики XRD, указывающие на сходные кристаллографические структуры для всех морфологий.

Оптическое поглощение образцов, полученных с помощью спектроскопии в УФ-видимом диапазоне, показано на рис. 2. Эти спектры поглощения, по-видимому, расширены от УФ к видимой области с резким экситонным пиком УФ на длине волны 315 нм для НЧ (рис. 2а). ), 355 нм для НЗ (рис. 2б) и 365 нм для НФ (рис. 2в). Наличие экситонного пика в УФ-области наряду с расширенной областью поглощения указывает на их УФ-активность, а также активность видимого света ¹⁰ .Сдвиг экситонного пика от НЧ (315 нм) к НЧ (355 нм), а затем к НФ (365 нм) соответствует красному смещению спектра. Со сдвигом экситонных пиков общее поглощение также увеличивается от NP к NS, а затем к NF (рис. 2d). Этот результат аналогичен наблюдению повышенного поглощения в просветах, вызванных пористостью, приводящих к фотоактивности в видимом свете ¹⁰ . Грубую оценку порядка пористости как NFs> NSs> NPs можно сделать по изображениям пленок ZnO с помощью FE-SEM (рис.1). Среди этих наноструктур ожидается, что НФ будут иметь сравнительно большее количество многократных отражений световых лучей, когда они войдут в пленку, и эти большие многократные отражения могут привести к более высокому поглощению ¹⁰ в пленке НФ по сравнению с пленками НЧ и НЧ, как показано на Рис. 2г.

УФ-видимой спектроскопии. ( a ) НЧ, имеющие экситонный пик при 315 нм и расширенное поглощение в видимой области спектра, ( b ) НЧ, имеющие экситонный пик при 355 нм и показывающие расширенную видимую область, ( c ) НФ, имеющие экситонный пик на 365 нм со сравнительно более высоким поглощением, и ( d ) показывает увеличение поглощения от NP к NS, а затем к NF.

Исследования PL и XPS

Излучение / поглощение в УФ и видимой областях наноструктурами ZnO исследовалось путем анализа состояний дефектов (вакансий, межузельных и антиструктурных элементов) в исследованиях, проведенных с помощью экспериментов PL и XPS. На рис. 3 показан спектр ФЛ наноструктур НЧ, НС и НФ при комнатной температуре. Для энергии возбуждения ~ 3,36 эВ (соответствует длине волны ~ 370 нм, что эквивалентно типичной ширине запрещенной зоны ZnO) в спектрах ФЛ образцов НЧ, НС и НФ наблюдается излучение в ближней полосе; соответственно на 386 нм (3. 21 эВ) (рис. 3a), 393 нм (3,15 эВ) (рис. 3b) и 396 нм (3,12 эВ) (рис. 3c), что связано с переходами с экситонных уровней и / или междоузлий цинка \ ((Z {n} _ {i}) \) в зону проводимости ( CB ) ²⁷ и аналогичен предыдущим исследованиям ^28,29 . Наряду с этими излучениями в ближней полосе, все три образца демонстрируют видимые излучения в области спектра 420–569 нм (рис. 3d), состоящие из отдельных пиков при 420 нм (2,95 эВ), 456 нм (2,71 эВ), 484 нм (2,56 эВ). ), 511 нм (2.42 эВ), 530 нм (2,34 эВ) и 568 нм (2,43 эВ). В основном переход от VB к CB и от VB к мелким уровням происходит при фотовозбуждении в ФЛ, которые затем дают последующие переходы; CB → глубокие уровни, мелкие уровни → VB , мелкие уровни → глубокие уровни и захват дыр на глубоких уровнях дает фиолетовое, синее и зеленое излучение в зависимости от разницы уровней энергии. Поскольку возбуждающая энергия (3,36 эВ) эквивалентна запрещенной зоне ZnO; следовательно, электроны, возбужденные из валансной зоны ( VB ), могут перескакивать на CB , а также на уровни мелких дефектов. {++} \) лежат на 0,56 и 0,63 эВ ниже минимумов CB ²⁷ соответственно; при этом переходы в вакансию цинка \ (({V} _ {Zn}) \) и / или VB приводят к синим излучениям с более высокими длинами волн ³⁵ . За исключением \ (Z {n} _ {i} {\ rm {s}} \) и \ ({V} _ {Zn}, \, \) межузельного кислорода \ (({O} _ {i}) \ ) обычно расположен в запрещенной зоне на 0,4 эВ выше VB , также участвует в синем излучении ^35,36 . Спектры ФЛ

на рис. 3 показывают сосуществование пика фиолетового излучения в диапазоне 386–398 нм (соответствует экситонному излучению) и пика излучения в видимой области спектра в диапазоне 420–568 нм.Все три типа наноструктур; НЧ (3a), NS (3b) и NF (3c) показывают общие пики излучения видимого света при 420 нм (2,95 эВ), 456 нм (2,71 эВ), 484 нм (2,56 эВ), 511 нм (2,42 эВ), 530 нм (2,34 эВ) и пик низкой интенсивности при 568 нм (2,43 эВ), тогда как пики излучения УФ-области расположены на разных длинах волн. Пик УФ-излучения показывает красное смещение в порядке NPs → NS → NFs, как это видно на рис. 3d. Этот красный сдвиг в ФЛ аналогичен наблюдаемому красному сдвигу в УФ-видимом спектре (рис. 2), что указывает на несколько разные уровни энергии экситонов в запрещенной зоне синтезированных наноструктур.Как сообщалось ранее, ZnO обладает стабильными экситонными состояниями чуть ниже CB ³³ минимумов, при этом переход к VB дает ближние полосы фиолетового излучения. Таким образом, в нашем случае наблюдаемый пик в ФЛ НЧ в положении 386 нм (3,21 эВ) можно отнести к переходу из экситонных состояний в его VB . Другими словами, распад автолокализованного экситона на CB, вызывает фиолетовое излучение в ближней полосе, как показано на рис.4.Точно так же УФ-излучение в NS и NF при 393 нм (3,15 эВ) и 398 нм (3,12 эВ) близко к электронному переходу из экситонного состояния с немного меньшей энергией или межузельного Zn \ (\, Z {n} _ {i } \) (лежащая на ~ 0,22 эВ ниже зоны проводимости) до VB . Возможная схема перехода, соответствующая всем пикам в ФЛ, показанной на рис. 4б, приведена на рис. 4а.

Схема излучения со спектрами ФЛ. ( a ) Схематическое изображение схемы излучения в подготовленных образцах наноструктур НЧ, НС и НФ, ( b ) ФЛ-излучение, показывающее различное положение пика в фиолетовой области 386–398 нм и общие пики излучения в видимой области 420 –568 нм во всех образцах.

В видимой области наблюдаемый синий пик излучения при 420 нм (2,95 эВ) соответствует переходу от \ (\, Z {n} _ {i} \, \) к VB , учитывая, что \ (\, Z {n} _ {i} \, \) лежит на ~ 0,41 эВ глубже края CB , это похоже на предыдущие отчеты ²⁴ , в которых энергетическое положение \ (\, Z {n} _ {i } \, \) считается на 0,38 эВ глубже в энергетической зоне. Другая возможность — это переход CB → межузельный кислород \ ({O} _ {i} \) (расположенный 0.На 4 эВ выше VB, как было предложено ранее ( ³⁵ ), что также дает синее излучение при 420 нм. {+} \, \).{+} \)) будет давать эмиссию 510 нм, как показано на схеме рис. 4а пунктирной линией. Оба перехода имеют равную возможность генерировать излучение около 510 нм в ФЛ. Все эти наблюдения в ФЛ показывают, что все образцы обладают дефектными состояниями, такими как; \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \), \ (\, Z {n} _ {i} \), \ ({O} _ {i} \), \ ({V } _ {Zn} \) и \ ({O} _ {Zn} \).

Исследования XPS были выполнены для получения информации о химической связи и состояниях дефектов, присутствующих в образцах ZnO. На рис. S6 (a – c) показаны обзорные спектры XPS, записанные при комнатной температуре для образцов НЧ, НС и НФ.Обзор обзорных спектров показывает наличие пиков O1s и Zn2p (Zn2p _3/2 и Zn2p _1/2 ) во всех образцах. Для дальнейшего изучения пики высокого разрешения были развернуты в сателлитных компонентах при различных энергиях связи. На рис. 5 (a – c) показаны XPS-спектры высокого разрешения для всех образцов, соответствующих уровню ядра O1s. Эти спектры соответствуют трем гауссовым пикам. В случае НЧ (рис. 5а) развернутые пики расположены при энергиях связи 530.{-}, \) −CO ₃ , адсорбированный H ₂ O, и O ₂ (O _C )) ^41,42 . Точно так же пики в деконволютированном спектре XPS высокого разрешения для NS и NF при анализе соответствуют \ (\, {O} _ {L} \), \ ({V} _ {o} {\ rm {s} } \) и хемосорбированный кислород. Однако есть сдвиг в значениях энергии связи соответствующих деконволютированных пиков для NS и NF по сравнению с NPs, что объясняется различием в их морфологии и подходах к синтезу ^43,44 .{++} \)) ^45,46 , увеличивается с 21,8% (в НЧ) до 47,7% (в НС) и 54,5% (в НФ), а содержание хемосорбированного кислорода уменьшается от НЧ (60,3%) до НС (40,9%), а затем в НФ (37,6%).

XPS-спектры высокого разрешения для O1s. ( a) ZnO-NP с разным процентным содержанием кислорода в решетке, кислородных вакансий и хемосорбированного кислорода, (b) ZnO-NS и (c) ZnO-NF демонстрируют вариации положения пиков, и процентные содержания составляющих приведены в соответствующие таблицы.

На рис. 6 (a – c) представлены XPS-спектры высокого разрешения для пиков Zn в образцах NP, NS и NF соответственно. В этих спектрах энергетическое разделение между двумя компонентами Zn; Zn2p _3/2 и Zn2p _1/2 для НЧ составляет 23,11 эВ, NSs составляет 23,09 эВ, а NF составляет 23,13 эВ, что согласуется с заявленными значениями ZnO ^47,48 . Различие энергий связывания этих деконволютированных пиков для НЧ, НС и НФ (приведено в Таблице S2) приписывается различию в их морфологии и подходах к синтезу ^43,44 .Пик Zn2p _3/2 в образце НЧ деконволюционирован в три пика при энергиях связи 1022,02 эВ (нижняя сторона), 1022,41 эВ (средняя) и 1022,35 эВ (верхняя), также пик Zn2P _1/2 деконволюционирован в три пика при энергиях связи 1044,92 эВ (нижний), 1045,51 эВ (средний) и 1045,64 эВ (верхний), как показано на рис. 6а. Средние пики (1022,41 и 1045,51 эВ) имеют разность энергий 23,1 эВ, что хорошо согласуется со значением спин-орбитального расщепления двухвалентного Zn, ограниченного в структуре ZnO ^49,50 , и, таким образом, предполагает, что средний пик соответствует решетке Zn. Нижние пики энергии с центрами при 1022,02 и 1044,92 эВ соответствуют металлическому Zn в образце ⁵¹ . И третьи пики с центрами при более высоких энергиях 1022,35 и 1045,64 эВ соответствуют степени окисления Zn +2 из-за присутствия Zn (OH) ₂ или / и ионизированных межузельных атомов \ (Z {n} _ {i} \) . Найдено ^37,52 , что расположение энергии связи сателлитного пика 2p _3/2 , лежащего между 1022,70 и 1021,80 эВ, соответствует Zn (OH) ₂ , и, следовательно, степень окисления +2 обусловлена присутствие Zn (OH) ₂ .В то время как в нашем случае для образца НЧ сателлитный пик 2p _3/2 (при 1022,35 эВ) находится между указанными пределами энергии, что предполагает наличие Zn (OH) ₂ или +2 степени окисления гидроксидной формой Zn. Это может быть дополнительно коррелировано с соответствующим пиком в спектре O1s НЧ (показанном на рис. 6a), который отнесен к хемосорбированному кислороду (обычно в молекулах OH ^— и / или воды). {-} \), что подтверждено в спектре Zn2p _3/2 ; однако должен сосуществовать небольшой процент междоузельного Zn, чтобы производить излучение в соответствующем спектре ФЛ (поскольку ФЛ наночастиц показывает присутствие междоузлий).Более того, более низкая интенсивность излучения ФЛ НЧ, чем у НС и НФ, указывает на сравнительно меньший процент внедрения в НЧ. Затем, в случае NS, каждый из пиков Zn2p _3/2 и Zn2P _1/2 (рис. 6b) деконволюционирует в трех сателлитных пиках с энергиями 1022,81, 1023,62, 1024,16 эВ и 1045,37, 1046,6, 1048,66 эВ. , соответственно. Средние пики с центрами при энергиях связи 1023,62 эВ и 1046,6 эВ имеют разность энергий 22,98 (приблизительно 23,0 эВ), что снова соответствует решетке Zn с двухвалентным состоянием в ZnO.Сателлитный пик на стороне с более низкими энергиями относится к металлическому Zn, как и у образца НЧ. Однако в этом образце пики сателлитов с более высокой энергией 1024,16 и 1048,66 эВ, расположенные при значительно более высоких энергиях, не соответствуют Zn (OH) ₂ ; вместо этого это указывает на то, что атом Zn окружен более чем одним атомом кислорода и занят в положениях внедрения ³⁷ . {++} \)).Точно так же в образцах NF спектр Zn2p деконволюционирован в три пика, как показано на рис. 6c. Здесь также сателлитные пики с более высокими энергиями расположены при гораздо более высоких энергиях, поскольку 1024,34 и 1074,04 эВ должны соответствовать межузельному Zn, аналогичному таковому в образце NS. Тем не менее, процент площади в NF больше, чем у NS, что свидетельствует о более высоком содержании междоузлий в NF, что хорошо согласуется с наблюдением PL (рис. 4b), показывающим более высокую интенсивность, что свидетельствует о более высоком содержании Zn в образце NF.

XPS-спектры Zn2p высокого разрешения. ( a) ZnO-NP, обладающие доминирующим пиком Zn на стороне с более высокой энергией, обусловлены формой гидроксида, как указано в таблице, спектры (b) ZnO-NS и (c) ZnO-NF имеют доминирующий межузельный пик Zn на более высоких уровнях. энергия. Положение пиков и процентное соотношение их площадей указаны в соответствующих таблицах.

Характеристики фотодетекторов ZnO

Для изучения характеристик фотоприемников ZnO был измерен фотоотклик в единицах фотоэдс при приложении напряжения смещения ‘ В _б = 5 В ’, как показано на рисунке S1.На рис. 7 показаны графики зависимости фотоэдс от времени для всех трех типов наноструктур; НЧ (рис. 7а), НС (рис. 7б) и НФ (рис. 7в) тонкопленочные фотоприемники при освещении; фиолетовый, белый и зеленый. При измерениях фотоэдс время нарастания — это время, необходимое для повышения фотоэдс на 90% от его начального значения (после включения освещения), а время спада — это время, затрачиваемое на падение максимального фотоэдс до 10% (после выключения). ‘освещение) ⁵³ .Для каждого фотодетектора период времени включения и выключения был взят разным, учитывая их время отклика как разное, а также для устранения эффектов нагрева на поверхности образца ^39,54 . В экспериментах время включения и выключения контролировалось с помощью затвора камеры. Фотоотклик всех фотодетекторов с наноструктурой ZnO (в диапазоне от ультрафиолетового до видимого) приведен в таблице 1.

Отклик наноструктурированных тонкопленочных фотодетекторов. ( a — c) Фотоприемник NPs, (d — f) Фотоприемник NSs и фотоприемник (g — i) NSs для УФ, белого и зеленого света, пунктирные линии нанесены для четкого наблюдения фотогенерируемых напряжений насыщения в состоянии включения и темновых напряжений в выключенном состоянии при различных освещениях.В каждом фотодетекторе время освещения выбирается настолько коротким, насколько это необходимо, чтобы избежать эффектов нагрева. Приложенное напряжение смещения во всех трех случаях составляет 5 В.

В таблице 1 показано сравнение характеристик фотоприемников на основе наноструктур ZnO при различной спектральной освещенности с использованием напряжения смещения 5 В.

Механизм отклика фотоприемника при световом освещении можно объяснить десорбцией и адсорбцией O ₂ и / или H ₂ O на его поверхности ^{26,55,56,57,58} .В темноте молекулы O ₂ и H ₂ O, присутствующие в воздухе, адсорбируются на поверхности ZnO, которая, захватывая электроны из зоны проводимости ZnO, становится отрицательно заряженными ионами (хемосорбированными), что приводит к увеличению барьера истощения. рост. При включении освещения хемосорбированный O ₂ получает H ₂ O, десорбируется / десорбируется двумя способами; (i) захват фотогенерированной дырки и / или (ii) прямое фотовозбуждение захваченного электрона в зону проводимости ZnO ²⁴ .Механизм десорбции происходит в соответствии с уровнем энергии освещающего излучения (надполосная или подполосная энергия). При использовании надзонного освещения «УФ-излучение» электрон и дырка генерируются напрямую, поскольку энергия освещения выше, чем ширина запрещенной зоны ZnO. Таким образом, образовавшиеся фото-дырки мигрируют к участкам хемосорбированных ионов и высвобождают электрон, нейтрализуя ионы. Десорбция ионов уменьшает высоту барьера и высвобождает электроны в зоне проводимости ZnO.Эти высвобожденные электроны вместе с фотоэлектронами увеличивают концентрацию носителей в CB ZnO и, таким образом, вызывают его фотопроводимость. В случае освещения ниже зоны десорбция O ₂ / H ₂ O происходит путем прямого фотовозбуждения захваченных электронов в зону проводимости ZnO, что также увеличивает фотопроводимость. В настоящем исследовании мы использовали надполосное (УФ), а также нижнее (белое и зеленое) освещение, что привело к генерации фотоэдс.Таким образом, наблюдаемое фотоэдс может включать оба механизма десорбции, описанные выше, в зависимости от условий освещения.

Прежде всего, сравним кривые фотоотклика, соответствующие разной освещенности в фотоприемнике НЧ. В фотоприемнике НЧ фотоэдс первоначально при ~ 0 В (темновое напряжение) достигает напряжения насыщения 3,35 В в течение 2 секунд после УФ-облучения (рис. 7a), а при 3,12 В и 2,85 В в течение 4 секунд после белого и зеленого освещения ( Инжир.7 (б, в)) соответственно. Здесь время включения и выключения освещения было принято равным 50 с и 200 с соответственно. Если посмотреть на кривую фотоотклика фотодетектора НЧ, время нарастания, соответствующее различным освещениям, имеет небольшие вариации, тогда как время их затухания имеет большую разницу и намного больше по сравнению с соответствующим временем нарастания: 93 с для зеленого, 121 с. для УФ и более 200 сек для белого освещения. После выключения освещения фотодетектор не достигает своего первоначального темнового напряжения; вместо этого остается минимальное напряжение, такое как; 0.635 В для УФ, 0,241 В для зеленого освещения, тогда как при белом освещении он остается ненасыщенным даже через 200 секунд, как видно на рис. 7a.

Наблюдаемую разницу во времени нарастания фотоэдс при УФ, белом и зеленом освещении можно понять по разнице в их энергии освещения. Ультрафиолетовое освещение, являющееся энергией надзонной зоны, генерирует носители как за счет десорбции адсорбированных ионов, так и за счет прямого возбуждения электронов от VB до CB , тогда как в случае белого и зеленого освещения носители заряда генерируются только путем десорбции адсорбированные ионы. Таким образом, для УФ-освещения уменьшение высоты обедненной области должно быть больше, что увеличивает подвижность носителей заряда ⁵⁹ и, следовательно, быстрое повышение фотоэдс (Таблица 1). На кривых отклика напряжение насыщения во включенном состоянии также является отражением различных энергий освещения. В зависимости от уровней энергии освещения генерируются разные концентрации носителей заряда, которые приводят к различным значениям фотоэдс насыщения, как показано на рис.7.Спад фотоэдс после выключения освещения происходит из-за повторной адсорбции O ₂ / H ₂ O. Кривая повторной адсорбции / распада показывает две области: быстро затухающие области и области медленного распада. Быстрый распад обусловлен мгновенным захватом электронов адсорбированным хемосорбированным O ₂ / H ₂ O на поверхности \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \), а более медленный распад обусловлен к адсорбции O ₂ / H ₂ O глубоко на поверхности между нанокристаллитами ⁶⁰ . Последний включает диффузию с ограниченной скоростью и перегруппировку O ₂ / H ₂ O в закрытой упакованной структуре для адсорбции на поверхности, что замедляет процесс ⁶⁰ . Сразу после выключения освещения снижение фотоэдс происходит быстрее и почти одинаково для всех трех источников освещения (УФ, белого и зеленого), которое последовательно замедляется на последнем этапе и приобретает разную скорость уменьшения для каждого освещения.

Модель, управляющая процессом адсорбции с ограниченной скоростью диффузии, может быть представлена ​​как ⁶⁰ ;

$$ \ frac {dNi (t)} {dt} = \ frac {Ns-Ni (t)} {\ tau} $$

(1)

, где N i представляет собой плотность заряженных ионов (после захвата электронов), N s представляет собой плотность насыщения ионизированных частиц, которая предотвращает дальнейшую ионизацию, а τ представляет собой скорость адсорбции.

Так как для зеленого освещения, фото-генерируемое напряжение сравнительно ниже из-за небольшого количества генерируемых носителей зарядного устройства. Как только освещение выключено, образовавшееся меньшее количество электронов будет захвачено адсорбированным O ₂ / H ₂ O с большей скоростью, чем при УФ-освещении ⁵⁹ . Тем не менее, при УФ-освещении электроны и дырки разделяются в пространстве, что также увеличивает время их рекомбинации ²⁵ .Однако медленный отклик затухания в случае белого освещения неясен. Если смотреть на минимальное значение темнового напряжения в выключенном состоянии, существует сдвиг темнового напряжения для каждого освещения. Это может быть связано с наличием нейтрализованного кислорода на поверхности ZnO-NP. Нейтрализованный кислород, находящийся на поверхности, будет занимать часть поверхности и, таким образом, не позволит новому поступающему кислороду для захвата электронов, что приведет к смещению фотоэдс ⁶⁰ .Наблюдаемый сдвиг темнового напряжения соответствует энергетическим листам освещающего излучения. Ультрафиолетовое излучение, обладая высокой энергией, нейтрализует больше ионов по сравнению с белым и зеленым освещением и, следовательно, демонстрирует больший сдвиг темнового напряжения (рис. 8 (a – c)).

Сравнение зависимости фотоэдс от времени для тонких пленок фотоприемников ZnO для УФ, белого и зеленого света. (a) Отклик фотодетектора NPs показывает высокое фотогенерируемое напряжение, (b) Фотоприемник NS показывает быстрый отклик как для времени нарастания, так и для времени спада, и (c) Фотодетектор NFs медленный для времени нарастания и промежуточный для времени спада , также в этом случае фотогенерируемое напряжение меньше, чем у фотоприемников NP и NS.

Теперь сравним фотоотклик фотоприемников НЧ, НС и НФ при различных освещениях (УФ, белом и зеленом). Фотоприемники NS и NP демонстрируют сходство по времени нарастания фотоэдс: 2 с для УФ, 4 с для белого и 5 с для зеленого; однако их напряжения насыщения во включенном состоянии отличаются, как показано на рис. 8 (a – c). Фотоприемник НС имеет меньшее значение напряжения насыщения во включенном состоянии, чем фотоприемник НЧ. Фотоприемник NFs показывает еще меньшее значение фотоэдс насыщения в состоянии ВКЛ as1.62 В для УФ, 1,53 В для белого и 0,72 В для зеленого, тогда как время нарастания фотоэдс больше, чем у НЧ и НС. Различие в фотоэдс насыщения может быть коррелировано с различной плотностью центров освещения / дефектов в наноструктурах, обнаруженных по спектрам ФЛ (рис. 4b). Наблюдаемые интенсивности ФЛ в порядке I _NF > I _NS > I _NP представляют собой плотности центров / дефектов освещения в соответствующей наноструктуре.Эти интенсивности / плотности неблагоприятны для фотоэдс насыщения во включенном состоянии. Несомненно, не все пики, наблюдаемые в ФЛ, действительно соответствуют генерируемому фотоэдс ⁶¹ , скорее это указывает на возможность того, что соответствующее фотоэдс может генерироваться при освещении, когда любое / все дефектные состояния участвуют в механизме генерации фотоэдс. Наблюдаемое отрицательное влияние дефектных состояний на напряжение насыщения во включенном состоянии указывает на то, что во время транспортировки должен происходить захват / рассеяние фотогенерируемых носителей заряда ^62,63 . Другими словами, чем выше плотность дефектов, тем ниже фото-генерируемое напряжение или наоборот. В целом процесс; однако, к сожалению, мы не смогли получить вариацию состояний дефекта в пределах одной морфологии (NP, NS или NF), так как это могло бы быть еще одним лучшим исследованием влияния изменения состояний дефектов на напряжение насыщения включенного состояния.

Для времени восстановления фотоэдс в состоянии затухания / выключения известно, что время затухания зависит в основном от трех факторов; доступные состояния дефекта ( V _o s и Zn _и с в нашем случае), площадь поверхности и адсорбат (O ₂ или H ₂ O).Результаты XPS (рис. 5a и 6a) демонстрируют, что NP обладают меньшим содержанием \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) (21,8%) и меньшим содержанием \ (Z {n} _ { i} {\ rm {s}} \) (поскольку основной вклад вносит образование гидроксида), тогда как большее содержание адсорбированного O ₂ / H ₂ O (60,39%) наряду с большой площадью поверхности (20,5 м ² / г) по сравнению с НС и НФ. Меньший процент V _o s и Zn _{и Распространение} с на большую площадь поверхности первоначально будет способствовать быстрому процессу хемосорбции O ₂ / H ₂ O после выключения освещения.Быстрое начальное затухание также наблюдается в фотоприемниках NS и NF, которые в последующем становятся медленнее и различаются для всех фотоприемников. Быстрый распад после выключения освещения указывает на то, что первоначально распад происходит в основном за счет процесса хемосорбции, который рассматривается как быстрый процесс. Затем поверхностные состояния насыщаются в ходе начального процесса хемосорбции, и O ₂ / H ₂ O диффундирует через межкристаллит в глубину поверхности, где они могут найти места для адсорбции; это соответствует более медленному спаду ⁶⁴ фотоэдс.В НЧ содержание адсорбированного O ₂ / H ₂ O (60,39%) превышает 21,8% \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) и меньшее количество \ (Z {n} _ {i} {\ rm {s}} \) больше, это показывает, что во время более медленной стадии распада большое количество O ₂ / H ₂ O по сравнению с хемосорбцией , физадсорбируется на поверхности НЧ. Таким образом, в случае фотоприемника НЧ физическая адсорбция является доминирующей. Поскольку процесс физадсорбции включает перегруппировку адсорбата на поверхности, это приведет к увеличению времени распада фотодетектора НЧ (рис.8а). С другой стороны, фотоприемник НС, по сравнению с фотоприемником НП, имеет более высокое содержание \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) (47,7%) и \ (Z {n} _ {i } {\ rm {s}} \) (~ 13,3%) и меньшее содержание адсорбированного (O ₂ / H ₂ O ~ 40,95%) вместе с меньшей площадью поверхности (11,8 м ² / г) будет заметно распадаться в процессе хемосорбции из-за обилия дефектных состояний, облегчающих процесс хемосорбции. Таким образом, большее содержание V _o s и Zn _и с, чем адсорбированный O ₂ / H ₂ O, приводит к преобладанию быстрого процесса хемосорбции, что приводит к более быстрому распаду фотоприемника НС (рис. 8б). Далее, время затухания фотоприемника NF показывает совершенно иное поведение, что противоречит тенденции, полученной от фотоприемников NP к фотоприемникам NS. В этом случае увеличивается время распада, несмотря на более высокое содержание \ ({V} _ {o} {\ rm {s}} \) (54,5%) и \ (Z {n} _ {i} {\ rm { s}} (28,6 \%) \), наблюдается меньшее содержание адсорбата (37,6%), площадь поверхности (10 м ² / г). Здесь превышение дефектных состояний ( В _o s и Zn _и с), по-видимому, оказывает неблагоприятное воздействие на фотопроводимость, подобно снижению фото-напряжения насыщения в состоянии ВКЛ (пиковое напряжение на рис.8 (a, c)), что увеличивает время затухания фотоэдс в фотоприемнике NFs (рис. 8c). Время нарастания фотоэдс фотоприемника NFs (15 с для УФ, 18 с для белого и 10 с для зеленого свечения) также больше, чем у фотоприемников как NS, так и NPs (Таблица 1). Здесь также детерминированным фактором является различное содержание V _o s и Zn _и с в наноструктурах ⁶⁴ ; как более высокое содержание V _o s и Zn _и с в фотоприемнике с наноструктурой приводит к увеличению времени нарастания фотоэдс.НП имеют более низкий процент V _o s и Zn _и с, которые быстро десорбируются и, следовательно, быстро высвобождают носители заряда при освещении.

Исходя из вышеупомянутых наблюдений, УФ и видимый фотоотклик тонкопленочных НЗ лучше по сравнению с фотодетекторами НЧ и НФ (по сравнению с Таблицей 1). Еще одна важная особенность фотоприемника NS — это сходство кривых затухания как для УФ, так и для видимого света, несмотря на то, что они имеют разные напряжения насыщения. Фотоотклик фотодетектора NS в пленочной архитектуре даже лучше, чем у сложных архитектур, состоящих из одной нанопроволоки ZnO, которая работает только при УФ-освещении ^24,25,26,57 .

Настройка оптоэлектронных свойств гематита с легированием родием для фотоэлектрохимического расщепления воды с использованием подхода теории функционала плотности

10.

Чатчай П., Мураками Ю., Кишиока С.-Й., Носака А. Ю. и Носака Ю. Эффективная фотокаталитическая активность окисления воды над композитом WO3 / BiVO4 при облучении видимым светом. Электрохим. Acta 54 , 1147–1152 (2009).

CAS Статья Google ученый

17.

Fang, X.-L. et al. Монокристаллические кластеры коллоидных нанокристаллов гематита: синтез и применение в газовых сенсорах, фотокатализе и очистке воды. J. Mater. Chem. 19 , 6154–6160 (2009).

CAS Статья Google ученый

20.

Вестерхофф, П., Хайфилд, Д., Бадруззаман, М. и Юн, Ю. Быстрые мелкомасштабные испытания колонны для удаления арсената в колоннах с уплотненным слоем оксида железа. J. Environ. Англ. 131 , 262–271 (2005).

CAS Статья Google ученый

40.

Meredig, B., Thompson, A., Hansen, H., Wolverton, C. & Van de Walle, A. Метод определения низкоэнергетических решений в DFT + U. Phys. Ред. B 82 , 195128 (2010).

ADS Статья CAS Google ученый

44.

Катти М., Валерио Г. и Довеси Р. Теоретическое исследование электронных, магнитных и структурных свойств α-Fe 2 O 3 (гематита). Phys Rev B 51 , 7441 (1995).

ADS CAS Статья Google ученый

51.

Гарднер Р., Свитт Ф. и Таннер Д. Электрические свойства альфа-оксида железа-II: оксид железа высокой чистоты. J. Phys. Chem. Твердые тела 24 , 1183–1196 (1963).

ADS CAS Статья Google ученый

Настройка кристаллической структуры органических наноматериалов для быстрого отклика и высокой чувствительности фотодетектор в ближнем ИК-диапазоне видимого диапазона

Новый полиморф гексадекафторфталоцианина меди, η-F ₁₆ CuPc, был изготовлен путем осаждения из паровой фазы органического вещества .Кристаллическая структура, морфология и оптические свойства η-F ₁₆ CuPc были охарактеризованы методами дифракции рентгеновских лучей, сканирующей электронной микроскопии, инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье и УФ-видимой спектроскопии. Более того, фазовые переходы F ₁₆ CuPc из η- в β-фазу были исследованы методами термогравиметрического анализа (ТГА) и дифференциальной сканирующей калориметрии. Кроме того, были изготовлены фотоприемники видимого диапазона в ближнем ИК-диапазоне на основе нанопроволок CuPc F ₁₆ и систематически изучены их фотоотклик.Спектры поглощения η-F ₁₆ CuPc показали широкую полосу в видимой и ближней инфракрасной (БИК) областях, простирающуюся до длины волны ~ 900 нм. Фотоприемник η-F ₁₆ CuPc показал быстрый отклик даже при низком напряжении смещения 0,5 В под имитатором солнечной энергии мощностью 100 мВт / см ⁻² . Время нарастания / спада фототока фотодетектора составляло ~ 448 мс при различных длинах волн облучения. Этот фотодетектор на органической основе также хорошо работает с ближним инфракрасным светом с длинами волн до 940 нм.

У вас есть доступ к этой статье

GitHub — google-research / vision_transformer

Обновление (2.7.2021) : добавлено сообщение «Когда Vision Transformers превосходят по эффективности» РесНец… «бумага и SAM (Минимизация с учетом резкости) оптимизированные контрольные точки ViT и MLP-Mixer.

Обновление (20.6.2021) : Добавлена ​​статья «Как тренировать ViT? …» и новый Colab, чтобы изучить более 50 тысяч предварительно обученных и настроенных контрольных точек, упомянутых в бумага.

Обновление (18.6.2021) : Этот репозиторий был переписан для использования Flax Linen API и ml_collections. ConfigDict для настройки.

В этом репозитории выпускаем модели из бумаг

Модели прошли предварительное обучение в ImageNet и Наборы данных ImageNet-21k.Мы предоставляем код для доработка выпущенных моделей в JAX / Лен.

Содержание:

Colab

Ниже Colabs работают как с графическими процессорами, так и с TPU (8 ядер, параллелизм данных).

Первый Colab демонстрирует код JAX для Vision Transformers и MLP Mixers. Этот Colab позволяет редактировать файлы из репозитория прямо в Пользовательский интерфейс Colab и аннотированные ячейки Colab, которые шаг за шагом проведут вас по коду. step и позволяет взаимодействовать с данными.

https: // colab.research.google.com/github/google-research/vision_transformer/blob/master/vit_jax.ipynb

Второй Colab позволяет исследовать трансформер Vision> 50k и гибридный контрольные точки, которые использовались для генерации данных третьей статьи «Как обучать твой ВиТ? … «. Colab включает код для исследования и выбора контрольных точек, а также чтобы сделать вывод как с использованием кода JAX из этого репо, так и с использованием популярная библиотека timm PyTorch, которая может напрямую загружать эти контрольные точки как хорошо.

Второй Colab также позволяет точно настроить контрольные точки в любом наборе данных tfds. и ваш собственный набор данных с примерами в отдельных файлах JPEG (необязательно напрямую чтение с Google Диска).

https://colab.research.google.com/github/google-research/vision_transformer/blob/master/vit_jax_augreg.ipynb

Примечание : На данный момент (20.06.21) Google Colab поддерживает только один графический процессор (Nvidia Tesla T4) и TPU (в настоящее время TPUv2-8) косвенно подключены к виртуальной машине Colab. и общаться по медленной сети, что приводит к довольно низкой скорости обучения.Ты обычно хотели бы настроить выделенную машину, если у вас нетривиальный объем данных для точной настройки. Подробнее см. Работает в облачном разделе.

Установка

Убедитесь, что на вашем компьютере установлено Python> = 3.6 .

Для установки JAX следуйте инструкциям предоставляется в соответствующем репозитории, ссылка на который есть здесь. Обратите внимание, что установка инструкции для GPU немного отличаются от инструкций для CPU.

Затем установите зависимости Python, запустив:

  pip install -r vit_jax / requirements.текст
  

Подробнее см. В разделе «Работа в облаке». ниже.

Доработка модели

Вы можете выполнить точную настройку загруженной модели для интересующего вас набора данных. Все модели используют один и тот же интерфейс командной строки.

Например, для точной настройки ViT-B / 16 (предварительно обученного на imagenet21k) на CIFAR10 (обратите внимание, как мы указываем b16, cifar10 в качестве аргументов конфигурации, и как мы указать коду для доступа к моделям непосредственно из корзины GCS вместо сначала загрузите их в локальный каталог):

 питон -m vit_jax.main --workdir = / tmp / vit - $ (дата +% s) \
    --config = $ (pwd) /vit_jax/configs/vit.py:b16,cifar10 \
    --config.pretrained_dir = 'gs: // vit_models / imagenet21k' 

Для точной настройки Mixer-B / 16 (предварительно обученный на imagenet21k) на CIFAR10:

 python -m vit_jax. main --workdir = / tmp / vit - $ (дата +% s) \
    --config = $ (pwd) /vit_jax/configs/mixer_base16_cifar10.py \
    --config.pretrained_dir = 'gs: // Mixer_models / imagenet21k' 

В статью «Как тренировать свой ViT? …» добавлено более 50 тысяч контрольных точек, которые вы можете тонкая настройка с конфигами / август.py конфиг. Когда вы указываете только модель имя (значение config.name из configs / model.py ), затем лучший i21k контрольная точка по точности проверки восходящего потока («рекомендованная» контрольная точка, см. раздел 4.5 статьи) выбран. Чтобы решить, какую модель вы хотите Чтобы использовать, взгляните на рисунок 3 в документе. Также можно выбрать другую контрольную точку (см. Colab vit_jax_augreg.ipynb ), а затем укажите значение из столбца имя_файла или имя_файла адаптации , которые соответствуют имена файлов без .npz из каталога gs: // vit_models / augreg .

 python -m vit_jax.main --workdir = / tmp / vit - $ (дата +% s) \
    --config = $ (pwd) /vit_jax/configs/augreg.py:R_Ti_16 \
    --config.dataset = oxford_iiit_pet \
    --config.base_lr = 0,01 

В настоящее время код автоматически загружает наборы данных CIFAR-10 и CIFAR-100. Другие общедоступные или настраиваемые наборы данных можно легко интегрировать с помощью tenorflow. библиотека наборов данных. Обратите внимание, что вы будете также необходимо обновить vit_jax / input_pipeline.py , чтобы указать некоторые параметры о любой добавленный набор данных.

Обратите внимание, что наш код использует все доступные графические процессоры / TPU для точной настройки.

Чтобы просмотреть подробный список всех доступных флагов, выполните python3 -m vit_jax.train --help .

Примечания по памяти:

• Для разных моделей требуется разный объем памяти. Доступная память также зависит от конфигурации ускорителя (как типа, так и количества). если ты при возникновении ошибки нехватки памяти вы можете увеличить значение --config.аккумулятор_steps = 8 — в качестве альтернативы можно также уменьшить --config.batch = 512 (и соответственно уменьшите --config.base_lr ).
• Хост хранит буфер перемешивания в памяти. Если вы столкнетесь с хостом OOM (как в отличие от OOM ускорителя), вы можете уменьшить значение по умолчанию --config.shuffle_buffer = 50000 .

Трансформатор Vision

Алексей Досовицкий * †, Лукас Бейер *, Александр Колесников *, Дирк Вайссенборн *, Сяохуа Чжай *, Томас Унтертинер, Мостафа Дехгани, Матиас Миндерер, Георг Хейгольд, Сильвен Гелли, Якоб Ушкорейт и Нил Холсби * †.

(*) равный технический вклад, (†) равный совет.

Обзор модели: разбиваем изображение на участки фиксированного размера, встраиваем линейно каждого из них, добавьте вложения позиций и загрузите полученную последовательность векторов в стандартный энкодер Transformer. Чтобы провести классификацию, мы используем стандартный подход, добавляя дополнительный обучаемый «токен классификации» к последовательности.

Доступные модели ViT

Мы предоставляем модели, предварительно обученные на ImageNet-21k для следующих архитектур: ViT-B / 16, ViT-B / 32, ViT-L / 16 и ViT-L / 32.Мы предлагаем такие же модели предварительно обучен на ImageNet-21k и настроен на ImageNet.

Обновление (29.7.2021) : Добавлены модели ViT-B / 8 AugReg (3 контрольных точки восходящего потока и адаптации с разрешением = 224).

Обновление (2.7.2021) : Мы добавили модели ViT, обученные с нуля с помощью Оптимизатор SAM в ImageNet (с базовой предварительной обработкой в ​​стиле Inception). Полученные в результате ViT превосходят по производительности ResNet аналогичного размера и пропускной способности без крупномасштабного предварительного обучения или сильные дополнения данных.Они также обладают более проницательными картами внимания. Чтобы использовать эти модели, вы можете просто заменить путь модели в vit_jax.ipynb с gs: // vit_models / sam .

Обновление (19.5.2021) : С публикацией «Как тренировать свой ViT? …» paper, мы добавили более 50 тыс. ViT и гибридных моделей, предварительно обученных на ImageNet и ImageNet-21k с различной степенью дополнения данных и регуляризации модели, и настроен на ImageNet, Pets37, Kitti-distance, CIFAR-100 и Resisc45.Загляните в vit_jax_augreg.ipynb , чтобы сориентироваться в этой сокровищнице моделей! Например, вы можете использовать этот Colab для получения имен файлов рекомендуемых предварительно обученные и настроенные контрольные точки из столбца i21k_300 Таблицы 3 в бумага:

Модель	КПП с предварительной подготовкой	Размер	Построенный КПП	Разрешение	Имг / сек	Imagenet точность
L / 16	GS: // vit_models / augreg / L_16-i21k-300ep-lr_0. 001-aug_strong1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz	1243 МиБ	gs: //vit_models/augreg/L_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_strong1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz	384	50	85,59%
В / 16	gs: //vit_models/augreg/B_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz	391 Мбайт	GS: // vit_models / augreg / B_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0 - imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz	384	138	85,49%
S / 16	gs: //vit_models/augreg/S_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0.npz	115 МБ	gs: //vit_models/augreg/S_16-i21k-300ep-lr_0. 001-aug_light1-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz	384	300	83.73%
R50 + L / 32	gs: //vit_models/augreg/R50_L_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.1-sd_0.1.npz	1337 МиБ	gs: //vit_models/augreg/R50_L_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.1-sd_0.1--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz	384	327	85,99%
R26 + S / 32	GS: // vit_models / augreg / R26_S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz	170 МБ	gs: //vit_models/augreg/R26_S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz	384	560	83,85%
Ti / 16	gs: //vit_models/augreg/Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0.npz	37 МиБ	GS: // vit_models / augreg / Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0 - imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz	384	610	78,22%
В / 32	gs: //vit_models/augreg/B_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz	398 Мбайт	gs: //vit_models/augreg/B_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_light1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz	384	955	83.59%
S / 32	gs: //vit_models/augreg/S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz	118 Мбайт	gs: //vit_models/augreg/S_32-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.01-res_384.npz	384	2154	79,58%
R + Ti / 16	gs: //vit_models/augreg/R_Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0.npz	40 МБ	gs: //vit_models/augreg/R_Ti_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_none-wd_0.03-do_0.0-sd_0.0--imagenet2012-steps_20k-lr_0.03-res_384.npz	384	2426	75,40%

Обновление (1.12.2020) : Мы добавили гибридную модель R50 + ViT-B / 16 (ViT-B / 16 на вершина магистрали Resnet-50). При предварительном обучении на imagenet21k эта модель достигает производительности модели L / 16 менее чем вдвое. стоимость точной настройки вычислений.Обратите внимание, что «R50» несколько модифицирован для B / 16. вариант: исходный ResNet-50 имеет [3,4,6,3] блоков, каждый из которых уменьшает разрешение изображения в два раза. В сочетании со штангой ResNet это приведет к уменьшению в 32 раза, поэтому даже при размере патча (1,1) Вариант ViT-B / 16 больше не может быть реализован. По этой причине мы вместо этого используем [3,4,9] блоки для варианта R50 + B / 16.

Обновление (9.11.2020) : Мы также добавили модель ViT-L / 16.

Обновление (29.10.2020) : Мы добавили предварительно обученные модели ViT-B / 16 и ViT-L / 16 на ImageNet-21k, а затем настроен на ImageNet с разрешением 224×224 (вместо этого по умолчанию 384×384). Эти модели имеют в названии суффикс «-224». Ожидается, что они достигнут максимальной точности 81,2% и 82,7% соответственно.

Вы можете найти все эти модели в следующем ведре для хранения:

https://console.cloud.google.com/storage/vit_models/

Например, если вы хотите загрузить предварительно обученный ViT-B / 16 на imagenet21k выполните следующую команду:

  wget https: // storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/ViT-B_16.npz
  

Ожидаемые результаты ViT

В таблице ниже проводятся эксперименты с трансформатором . Dropout_rate = 0,1 (как в ViT paper) и с трансформатором . Dropout_rate = 0,0 , что улучшает результаты. немного для моделей B = 16, B / 32 и L / 32. Для конфигурация по умолчанию моделей в этом репозитории. Отметим также, что все эти модели иметь presentation_size = None , т.е. последний уровень перед классификацией слой удаляется для точной настройки.

Мы также хотели бы подчеркнуть, что качественного результата можно достичь с помощью сокращение расписания обучения и поощрение пользователей нашего кода поиграть с гиперпараметры на компромисс между точностью и вычислительным бюджетом. Некоторые примеры наборов данных CIFAR-10/100 представлены в таблице ниже.

Смеситель MLP

Илья Толстихин *, Нил Холсби *, Александр Колесников *, Лукас Бейер *, Сяохуа Чжай, Томас Унтертинер, Джессика Юнг, Андреас Штайнер, Дэниел Кейзерс, Якоб Ушкорит, Марио Лучич, Алексей Досовицкий.

(*) равный вклад.

MLP-Mixer ( Mixer для краткости) состоит из линейных вложений для каждого патча, микшера слои и головка классификатора.Слои микшера содержат один MLP для микширования токенов и один MLP с микшированием каналов, каждый из которых состоит из двух полностью связанных слоев и GELU нелинейность. Другие компоненты включают в себя: пропускные соединения, выпадение и линейный руководитель классификатора.

Для установки выполните те же действия, что и выше.

Доступные модели смесителей

Обновление (2.7.2021) : Мы добавили модели MLP-Mixer, обученные с SAM в ImageNet без сильного дополнения ( GS: // Mixer_models / sam ). Пейзажи утраты становятся намного более гладкой, и мы обнаружили, что активированные нейроны для первые несколько слоев резко уменьшаются после SAM, указывает на потенциальную повторяемость участков изображения.

Мы предоставляем модели Mixer-B / 16 и Mixer-L / 16, предварительно обученные в ImageNet и Наборы данных ImageNet-21k. Подробности можно найти в Таблице 3 бумаги Mixer. Все модели можно найти по адресу:

https://console.cloud.google.com/storage/mixer_models/

Ожидаемые результаты работы смесителя

Мы запустили код тонкой настройки на машине Google Cloud с четырьмя графическими процессорами V100 с параметры адаптации по умолчанию из этого репозитория. Вот результаты:

Работает в облаке

Хотя приведенные выше колабы довольно полезны для начала работы, обычно вы хочу тренироваться на более крупной машине с более мощными ускорителями.

Создать виртуальную машину

Вы можете использовать следующие команды для настройки виртуальной машины с графическими процессорами в Google Cloud:

 # Установить переменные, используемые всеми командами ниже.
# Обратите внимание, что в проекте должен быть настроен учет.
# Список зон с графическими процессорами см.
# https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/gpu-regions-zones
PROJECT = my-awesome-gcp-project # У проекта должен быть включен биллинг.
VM_NAME = vit-jax-vm-gpu
ЗОНА = европа-запад4-б

# Нижеуказанные настройки были протестированы с этим репозиторием. Вы можете выбрать другой
# комбинаций изображений и машин (например,g.), обратитесь к соответствующим командам gcloud:
# gcloud compute images list --project ml-images
# gcloud список типов вычислительных машин
# так далее.
Вычислительные экземпляры gcloud создают $ VM_NAME \
    --project = $ PROJECT --zone = $ ZONE \
    --image = c1-deeplearning-tf-2-5-cu110-v20210527-debian-10 \
    --image-project = ml-images --machine-type = n1-standard-96 \
    --scopes = облачная платформа, полное хранилище --boot-disk-size = 256 ГБ \
    --boot-disk-type = pd-ssd --metadata = install-nvidia-driver = True \
    --main maintenance-policy = ПРЕКРАТИТЬ \
    --accelerator = type = nvidia-tesla-v100, count = 8

# Подключиться к виртуальной машине (через несколько минут, необходимых для настройки и запуска машины).gcloud compute ssh --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME

# Остановите виртуальную машину после использования (для остановленной виртуальной машины выставляется счет только за хранение).
остановка экземпляров вычислений gcloud --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME

# Удалить ВМ после использования (это также удалит все данные, хранящиеся на ВМ).
Удаление экземпляров вычислений gcloud --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME 

В качестве альтернативы вы можете использовать следующие похожие команды для настройки облачной виртуальной машины. с прикрепленными к ним TPU (команды ниже скопированы из учебника TPU):

 PROJECT = my-awesome-gcp-project # У проекта должен быть включен биллинг.VM_NAME = vit-jax-vm-tpu
ЗОНА = европа-запад4-а

# Требуется для первоначальной настройки идентификатора службы.
Создание удостоверения служб бета-версии gcloud --service tpu.googleapis.com

# Создайте виртуальную машину с напрямую подключенными к ней TPU.
gcloud alpha compute tpus tpu-vm создать $ VM_NAME \
    --project = $ PROJECT --zone = $ ZONE \
    - ускорительный тип v3-8 \
    --версия v2-альфа

# Подключиться к виртуальной машине (через несколько минут, необходимых для настройки и запуска машины).
gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME

# Остановите виртуальную машину после использования (для остановленной виртуальной машины выставляется счет только за хранение).gcloud alpha compute tpus tpu-vm stop --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME

# Удалить ВМ после использования (это также удалит все данные, хранящиеся на ВМ).
gcloud alpha compute tpus tpu-vm delete --project $ PROJECT --zone $ ZONE $ VM_NAME 

Настройка ВМ

Затем загрузите репозиторий и установочные зависимости (включая jaxlib с поддержкой TPU) как обычно:

 git clone --depth = 1 --branch = master https://github.com/google-research/vision_transformer
cd vision_transformer
pip3 установить virtualenv
python3 -m virtualenv env
.env / bin / активировать 

Если вы подключены к виртуальной машине с подключенными графическими процессорами, установите JAX со следующими команда:

 pip3 install --upgrade jax jaxlib \
    -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html 

Если вы подключены к виртуальной машине с подключенными TPU, установите JAX со следующими команда:

 pip3 install - обновить jax jaxlib 

Для графических процессоров и TPU перейдите к установке оставшихся зависимостей и убедитесь, что ускорители действительно могут отображаться в JAX:

 pip install -r vit_jax / requirements.текст
# Убедитесь, что JAX может подключаться к подключенным ускорителям:
python -c 'import jax; print (jax.devices ()) '

И, наконец, выполните одну из команд, упомянутых в разделе доводка модели.

Bibtex

  @article {dosovitskiy2020vit,
  title = {Изображение стоит 16x16 слов: преобразователи для распознавания изображений в масштабе},
  автор = {Досовицкий, Алексей и Бейер, Лукас и Колесников, Александр и Вайссенборн, Дирк и Чжай, Сяохуа и Унтертинер, Томас и Дехгани, Мостафа и Миндерер, Маттиас и Хейголд, Георг и Гелли, Сильвен и Ушкорейт, Якоб и Хоулсби },
  журнал = {ICLR},
  год = {2021}
}

@article {tolstikhin2021mixer,
  title = {MLP-Mixer: Архитектура, полностью состоящая из MLP для Vision},
  автор = {Толстихин, Илья и Хоулсби, Нил и Колесников, Александр и Бейер, Лукас и Чжай, Сяохуа и Унтертинер, Томас и Юнг, Джессика и Штайнер, Андреас и Кейзерс, Даниэль и Ушкорейт, Якоб и Лучич, Марио и Досовицкий, Алексей },
  журнал = {arXiv препринт arXiv: 2105.01601},
  год = {2021}
}

@article {steiner2021augreg,
  title = {Как тренировать ВиТ? Данные, расширение и регуляризация в преобразователях зрения},
  author = {Штайнер, Андреас и Колесников, Александр и и Чжай, Сяохуа и Вайтман, Росс и Ушкорейт, Якоб и Бейер, Лукас},
  journal = {arXiv препринт arXiv: 2106.10270},
  год = {2021}
}

@article {chen2021outperform,
  title = {Когда трансформеры Vision превосходят ResNets без предварительной подготовки или сильных дополнений к данным},
  author = {Чен, Сяннин и Се, Чо-Жуй и Гонг, Боцин},
  журнал = {arXiv препринт arXiv: 2106.01548},
  год = {2021},
}
  

Заявление об отказе от ответственности

Релиз с открытым исходным кодом, подготовленный Андреасом Штайнером.

Примечание. Этот репозиторий был разветвлен и изменен из google-research / big_transfer.

Это не официальный продукт Google.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Триэтиламин в качестве настраивающего агента морфологии частиц MIL-125 и его влияние на фотокаталитическую активность

Характеристика образцов

Твердые вещества были проанализированы с помощью дифракции рентгеновских лучей для определения кристаллических фаз, присутствующих в каждом материале, как показано на Инжир.1. Замечено, что образцы, полученные с использованием от 1 до 3 эквивалентов TEA, показывают характерные пики MIL-125. С другой стороны, образцы MIL-125_TEA0 и MIL-125_TEA4 показывают только несколько широких пиков. Более внимательное рассмотрение рентгенограммы MIL-125_TEA0 показывает, что на самом деле она представляет два наиболее интенсивных пика, соответствующих MIL-125. Для объяснения различий были проведены дополнительные анализы образцов.

Рентгенограммы синтезированных твердых тел.Цветовые коды в таблице 1

На основании рентгенограмм можно сделать вывод, что использование TEA позволяет синтез MIL-125 при более низкой температуре, чем первоначально сообщалось (120 ° C против 150 ° C). Фактически было обнаружено, что MIL-125 также можно получить, нагревая реакционную смесь только при 80 ° C в течение 4 дней (данные не показаны).

Чтобы понять влияние концентрации ТЭА на морфологию твердых веществ, размер кристаллитов каждого образца MIL-125 был определен путем анализа пиков при 2θ = 16.2 $$

(2)

Влияние ТЭА на размер кристаллитов не является монотонным (Таблица 2), и неопределенность измерений имеет тот же порядок величины, что и различия между некоторыми из оцененных размеров кристаллитов. Однако анализ ANOVA показывает, что существуют статистические различия между некоторыми средними размерами кристаллитов (p = 0,041). Этот момент будет еще раз рассмотрен при анализе влияния на деградацию RhB. Кроме того, оказывается, что добавление 3 эквивалентов TEA к реакционной смеси имеет тот же эффект, что и добавление 2 эквивалентов, при условии, что в последнем случае используется время реакции 7 дней.Будет показано, что эта тенденция также будет видна при анализе размеров и формы частиц.

Термогравиметрические анализы (рис. 2) были выполнены для анализа состава образцов MIL-125. Потеря веса ниже 200 ° C приписывается потере молекул растворителя, адсорбированных на поверхности материалов. Отношение Ti как TiO ₂ определяли из веса при 500 ° C, разделенного на массу при 400 ° C, перед разложением MIL-125.В таблице 3 приведены оценки содержания титана в виде TiO ₂ для каждого образца. Для справки, реакция горения MIL-125:

Термограммы синтезированных твердых веществ. Цветовые коды в таблице 1

$$ {Ti} _8 {O} _8 {(OH)} _ 4 {\ left ({C} _8 {H} _4 {O} _4 \ right)} _ 6 + 45 \ {O} _2 \ to 8 \ Ti {O} _2 + 48 \ C {O} _2 + 14 \ {H} _2O $$

(3)

Восемь единиц TiO ₂ составляют 41% веса MIL-125.Образцы, представляющие рентгенограмму MIL-125, состоят из 42% и 43% TiO ₂ . Однако два других образца показали в своем составе более 85% TiO ₂ .

FTIR-спектры этих двух образцов также существенно отличаются от остальных (рис. 3). Твердые тела с диаграммами XRD, соответствующими MIL-125, показывают очень похожие спектры FTIR между собой, которые соответствуют предыдущим отчетам [12]. MIL-125_TEA0 показывает типичные полосы лиганда при 1545 и 1385 см ^-1 (растяжение C = O), что позволяет сделать вывод о том, что было образовано небольшое количество MIL-125.Полосы около 950 см ⁻¹ и 635 см ⁻¹ обычно относятся к растяжению C-O и Ti-O [42].

FTIR полученных образцов. Спектры MIL-125_TEA0 и MIL-125_TEA4 были смещены для лучшей визуализации. Цветовые коды в таблице 1

С другой стороны, MIL-125_TEA4 показывает очень разные сигналы FTIR. Эти полосы предполагают присутствие в выборке других видов. Это можно объяснить тем фактом, что избыток TEA может вызывать разложение DMF при высоких температурах, и продукты этой реакции могут оставаться захваченными внутри MOF.Тот факт, что MIL-125-TEA4 имеет желтоватый цвет, также указывает на гидролиз растворителя. Об этой тенденции ранее сообщалось при синтезе MOF-5 [8].

В этом смысле УФ-видимые спектры твердых веществ (рис. 4) показывают, что кристаллические образцы имеют края поглощения около 350 нм, тогда как MIL-125_TEA4 поглощает в видимой области спектра. Из этой информации можно сделать вывод, что только образцы, полученные с использованием 1-3 эквивалентов TEA, сделаны из MIL-125. По этой причине в последующем анализе основное внимание уделяется именно этим конкретным твердым веществам.

DRUV-спектры образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

Все образцы MIL-125 показали очень похожие спектры комбинационного рассеяния (рис. 5), за исключением MIL-125_TEA1, который показал значительно менее интенсивный спектр, чем остальные. MIL-125_TEA2 представляет самые интенсивные полосы. Наиболее интенсивная полоса при 1617 см ^-1 расположена в области, соответствующей H-O-H H ₂ O (адсорбируется на твердом теле) [42]. Известно [43, 44], что интенсивность рамановских сигналов уменьшается с увеличением размера частиц, и эта тенденция показывает, что существует корреляция между размером частиц и размером кристаллитов.

Рамановские спектры образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

Чтобы дополнительно охарактеризовать морфологию частиц различных образцов, был проведен анализ SEM (рис. 6, дополнительные изображения показаны на рис. S1), и результаты суммированы в таблице 4. На основе этих результатов можно выделить три различных морфологии. Во-первых, MIL-125_TEA1 состоит из квазикубических частиц шириной примерно 450 нм. С другой стороны, образцы MIL-125_TEA2_7d и MIL-125_TEA3 очень похожи между собой: они состоят из частиц шириной 230 нм и от одной трети до половины глубины.Частицы MIL-125_TEA2, похоже, имеют те же характеристики, что и два последних образца, но с меньшим средним размером. Однако форма полностью не определена, а диаметр частиц составляет около 130 нм. В таблице 4 показаны оценочные ширины образцов из изображений на рис. 6.

SEM-изображения ( a ) MIL-125_TEA1, ( b ) MIL-125_TEA2, ( c ) MIL -125_TEA2_7d и ( d ) MIL-125_TEA3

Определение размера частиц было дополнено измерениями динамического светорассеяния (DLS), результаты которого можно увидеть на рис.7, а также суммированы в таблице 4. В целом размеры частиц, определенные с помощью анализа DLS, выше, чем размеры, полученные из изображений SEM, за исключением MIL-125_TEA1. Это можно объяснить тем фактом, что частицы MIL-125_TEA1 имеют наименьшее соотношение сторон и, следовательно, больше напоминают сферу. В других образцах наблюдаемый размер фактически является радиусом вращения, который отклоняется от ширины и глубины, когда частицы менее сферические [45]. Однако оба метода показывают одну и ту же тенденцию.Примечательно, что DLS-анализ MIL-125_TEA2_7d показывает наличие некоторых частиц шириной 90 нм. Фактически, на соответствующем СЭМ-изображении можно наблюдать некоторые мелкие частицы, но они, кажется, не объясняют значительную долю образца.

Профили размеров частиц соответствующих образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

Таблица 4 показывает, что размер частиц коррелирует с размером кристаллитов. Таким образом, образец, приготовленный с использованием только 1 эквивалента ТЭА, показывает самые большие частицы и самые большие кристаллиты.И, соответственно, и MIL-125_TEA2_7d, и MIL-125_TEA3 имеют одинаковые размеры и морфологию частиц, тогда как MIL-125_TEA2 представляет как самые мелкие кристаллиты, так и размер частиц.

Таким образом, количество эквивалентов TEA оказывает заметное влияние на форму и размер частиц MIL-125. Было замечено, что увеличение количества эквивалентов TEA с 1 до 2 резко увеличивает скорость зародышеобразования, уменьшая размер частиц. Однако дальнейшее увеличение с 2 до 3 эквивалентов, по-видимому, способствует росту кристаллов, поскольку его эффект такой же, как и при увеличении времени реакции партии с 2 эквивалентами TEA до 7 дней.Изученные условия реакции не являются исчерпывающими, что означает, что дальнейшая работа может быть использована для определения других условий получения частиц MIL-125 в зависимости от области применения или желаемых свойств. Примечательно, что контролируемое использование ТЭА способствовало синтезу кристаллического MIL-125 в реакторах, изготовленных на заказ, ранее не подходящих для этой задачи. Кроме того, этот подход является альтернативой другим стратегиям, недавно использованным в синтезе MIL-125 или его производных.В зависимости от условий реакции в предыдущих работах были получены образцы с некоторыми из указанных здесь морфологий, например, MIL-125_TEA1 [16, 18, 20] или MIL-125_TEA3 [14, 17] (как указано в разделе 1, без с использованием Ti-оксокластера в качестве прекурсора). Следует отметить, что Hu et al. [21] провели обширный анализ того, как контролировать форму и размер частиц, добавляя монофункционализированные лиганды в реакционную смесь. Эта работа является дополнением к этой работе в том смысле, что они использовали аминотерефталевую кислоту в качестве органического предшественника вместо терефталевой кислоты.Это изменение не только влияет на оптические свойства твердого вещества (обычно обозначаемого как MIL-125-NH ₂ ), но мы обнаружили, что присутствие функциональной аминогруппы позволяет синтезировать MIL-125-NH ₂ из Ti -оксокластер без необходимости в ТЭА [6]. По этой причине такой подход к контролю размера и формы не только дополняет предыдущие отчеты, но и является жизнеспособной стратегией синтеза MIL-125 в условиях, которые минимизируют присутствие TiO ₂ из-за использования Ti- оксокластер.

Фотокаталитическая активность

После синтеза и определения характеристик MIL-125 была проанализирована его эффективность при фотокаталитическом разложении RhB. На рисунке 8 показаны кривые разложения RhB, типичные циклы C / C ₀ можно увидеть на рисунке S2. Было установлено, что краситель не разлагается в отсутствие света или фотокатализатора. Твердые вещества были проанализированы с помощью XRD , и никаких значительных изменений не наблюдалось (рис. S3). Поскольку MIL-125 не поглощает синий свет, центральным этапом в механизме фотодеградации RhB является инжекция электронов возбужденного родамина B (RhB *) в катализатор, как представлено этапами (4) и (5).Это означает, что не только дырки (h +), как ожидается, не будут играть существенной роли в деградации RhB, но и радикалы ^• OH, так как эта группа образуется в результате реакции дырок с органическими молекулами [46]. {-} \ right) \ to Rh B + MIL-125 $$

(9)

Поскольку скорость разложения экспоненциальна, для определения скорости реакции наносится логарифм концентрации красителя.Обнаружено, что существует обратная корреляция между размером кристаллитов и размером частиц со скоростью разложения RhB (рис. 9a и b, соответственно). Это может быть связано с двумя разными причинами. Один из них — большая площадь поверхности образцов с самыми мелкими частицами. Фактически, изотермы адсорбции (рис. 10) показывают, что MIL-125_TEA2 (который имеет самую высокую скорость разложения красителя) является материалом, который адсорбирует наибольшее количество RhB. Соответственно, MIL-125_TEA2_7d и MIL-125_TEA3 адсорбируют аналогичные количества родамина B и разлагают его с одинаковой скоростью, тогда как MIL-125_TEA1 представляет собой материал, который адсорбирует наименьшее количество красителя и имеет наименьшую скорость фотодеградации RhB.Более высокая адсорбция RhB способствует стадии (5), увеличивая скорость разложения RhB.

Корреляция между константами скорости и размером кристаллитов ( a ), размером частиц ( b ) образцов MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

Изотермы адсорбции RhB различными образцами MIL-125. Цветовые коды в таблице 1

Размер кристаллитов также может влиять на скорость разложения RhB. Эффект от различных размеров кристаллитов может заключаться в захвате инжектированных электронов в зону проводимости MIL-125, что препятствует стадии (9).Однако корреляция кажется менее выраженной. Фактически, средний размер кристаллитов MIL-125_TEA2 статистически не отличается от MIL-125_TEA2_7d (p = 0,12), однако скорректированные константы скорости значительно отличаются. С другой стороны, разница между средним размером частиц является значительной для любых двух из трех обсуждаемых групп образцов, что соответствует разнице между константами скорости.

Создайте правильный автокодировщик — настройте и оптимизируйте, используя принципы PCA.Часть I | автор: Читта Ранджан

В этой статье будет разъяснена вышеупомянутая концепция путем демонстрации архитектурного сходства

1. между PCA и Autoencoder и субоптимальности
2. обычного Autoencoder.

Статья будет продолжена в Части II с подробным описанием шагов по оптимизации автоэнкодера. В части II мы обнаруживаем, что оптимизация улучшила ошибку восстановления автокодировщика более чем на 50%.

В этой статье предполагается, что читатель имеет базовые представления о PCA.Если вы не знакомы, обратитесь к разделу Общие сведения о PCA [2].

Для простоты сравним линейный однослойный автоэнкодер с PCA. Существует несколько алгоритмов моделирования PCA. Один из них — оценка путем минимизации ошибки восстановления (см. [3]). Следование этому алгоритму дает более четкое представление о сходстве между PCA и автоэнкодером.

На рисунке 1 изображен однослойный линейный автоэнкодер. Как показано в нижней части рисунка, процесс кодирования аналогичен преобразованию ПК.Преобразование ПК — это проецирование исходных данных на основные компоненты для получения ортогональных характеристик, называемых основными баллами. Точно так же процесс декодирования аналогичен восстановлению данных из основных баллов. Как в Autoencoder, так и в PCA веса модели могут быть оценены путем минимизации ошибки восстановления.

Далее мы продолжим работу над рисунком 1, продемонстрировав ключевые компоненты автоэнкодера и их эквиваленты в PCA.

Предположим, у нас есть данные с характеристиками p .

Входной слой — образец данных.

• В автокодировщике данные вводятся с использованием входного слоя размером p.
• В PCA данные вводятся как выборки.

Кодирование — проекция данных на основные компоненты.

• Размер уровня кодирования k . В PCA k обозначает количество выбранных основных компонентов (ПК).
• В обоих случаях имеем k < p для уменьшения размера. k ≥ p приводит к чрезмерно репрезентативной модели и, следовательно, (близкой к) нулевой ошибке восстановления.
• Цветная ячейка в слое кодирования на рисунке 1 — это вычислительный узел с весами p , обозначенный как,

То есть для каждого узла кодирования в 1,…, k у нас есть p — вектор размерного веса. Это эквивалентно собственному вектору в PCA.

• Выход уровня кодирования в автоэнкодере:

x — вход, а W — весовая матрица.Функция g — это функция активации. г ( Wx ) — результат уровня кодирования. Если активация линейна, это эквивалентно основным баллам в PCA.

Декодирование — восстановление данных из основных баллов.

• Размер уровня декодирования в Autoencoder и при реконструкции PCA должен соответствовать размеру входных данных, p.
• В декодере данные реконструируются из кодировок как,

и аналогично, в PCA, они реконструируются как,

Обратите внимание, что у нас есть W ’ в уравнении.4 и W в уравнении. 5. Это связано с тем, что веса кодировщика и декодера по умолчанию не совпадают. Реконструкции декодера и PCA будут одинаковыми, если веса кодера и декодера связаны , то есть

Многоцветность ячеек декодера указывает, что веса в разных ячейках кодера присутствуют в одной и той же ячейке в Декодер.

Это подводит нас к математическим сравнениям между Autoencoder и PCA.

Математически линейный автоэнкодер будет аналогичен PCA, если

• Связанные веса : В любом универсальном многоуровневом автоэнкодере вес на уровне л. в модуле кодировщика равен транспонированию веса на слое л. с конца в декодере.

• Ортогональные веса : Веса на уровне кодирования ортогональны (см. Уравнение 7b). Такое же ограничение ортогональности может быть применено к промежуточным уровням кодировщика для регуляризации.

• Некоррелированные признаки : Выходные данные PCA, то есть основные баллы, не коррелированы. Следовательно, выходной сигнал кодера должен иметь:

• Единичная норма : Собственный вектор в PCA ограничен, чтобы иметь Единичную Норму.Без этого ограничения мы не получим правильного решения, поскольку дисперсия проекции может стать сколь угодно большой, пока норма вектора увеличивается. По той же причине веса на уровне кодирования должны соответствовать единичной норме (см. Уравнение 7d). Это ограничение также следует применять к другим промежуточным слоям для регуляризации.

Здесь мы реализуем PCA и типичный неограниченный автоэнкодер для случайного набора данных. Мы покажем, что их результаты различаются по всем аспектам, рассмотренным выше.Это приводит к неоптимальному автоэнкодеру. Опубликуйте это обсуждение, мы покажем, как мы можем ограничить автоматический кодировщик правильными оценками (часть II).

Полный код доступен здесь.

Загрузить библиотеки