期刊名：Applied Sciences

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/applsci

本期编辑荐读为您精选3篇发表在 Applied Sciences 期刊上由院士参与撰写的工程领域的文章，内容涵盖光电探测器、机器人运动学和量子技术，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

01

Enhancing the UV Response of All-Inorganic Perovskite Photodetectors by Introducing the Mist-CVD-Grown Gallium Oxide Layer

通过引入雾化-CVD生长的氧化镓层增强全无机钙钛矿光电探测器的紫外响应

Zeyulin Zhang et al.

https://www.mdpi.com/2071042

(a) 光电探测器的制备过程。(b) CsPbBr₃/Ga₂O₃/蓝宝石薄膜的扫描电子显微镜(SEM) 图像。插图分别为横截面的能量色散X射线谱 (EDX) 和表面的SEM图像。(c,d) CsPbBr₃/Ga₂O₃/蓝宝石薄膜的X射线衍射 (XRD) 光谱。(e) β-Ga₂O₃薄膜及Ga₂O₃/IZO/CsPbBr₃在蓝宝石上的紫外-可见透射光谱；插图为 (αhν)² 与光子能量的关系图。

文章亮点：

(1) 本研究采用低成本、无真空的雾化化学气相沉积法 (Mist-CVD) 技术在蓝宝石表面实现了β-Ga₂O₃薄膜的外延生长，展示了一种制造高性能光电探测器的实用方法。

(2) 将β-Ga₂O₃层引入全无机钙钛矿光电探测器 (CsPbBr₃) 显著改善了其在深紫外区域的性能，在254 nm照明下达到了1.04×10¹² Jones的探测率。

(3) Ga₂O₃/CsPbBr₃异质结光电探测器对不同光功率密度表现出高线性响应，同时弛豫时间增加 (慢弛豫2.22秒，快弛豫0.31秒)，表明其在紫外检测中的操作稳定性和效率得到了增强。

02

Analysis of Efficient and Fast Prediction Method for the Kinematics Solution of the Steel Bar Grinding Robot

特钢棒材修磨机器人运动学解的高效快速预测方法分析

Wei Shi et al.

https://www.mdpi.com/2075656

图为钢棒精加工过程。

文章亮点:

(1) 本文引入了一种多层前向传播深度神经网络 (DNN) 方法，以快速高效准确地预测特钢棒材修磨机器人运动学解，从而进一步提高机器人修磨效率。

(2) 本文将Nadam优化器与ELU激活函数相结合，使得求解速度更快、预测时间更短、准确性更高，相比传统技术在轨迹预测误差的收敛速度上表现更佳。

(3) 本文所提出的方法实现了机器人运动学解更优的计算效率，减少了训练和响应时间，提高了预测精度，证明该方法用于机器人实时运动控制是可行的。

03

Entangled Frequency-Tunable Microwave Photons in a Superconducting Circuit

超导电路中的频率可调微波纠缠光子

Kaixuan Zhang et al.

https://www.mdpi.com/2193574

(a) 两个模式之间的纠缠度??对外部直流flux偏置Φdc的依赖性。(b) 当Φdc=0时的N，其中g/2π=22.889 MHz由 (a) 中的白色虚线标示。插图为在选定的直流flux偏置下稳态的协方差矩阵V的可视化图。(c) 在一个周期内的光谱 (左轴) 和稳态纠缠光子的N (右轴)。(d) (c) 中蓝色虚框的放大视图。

文章亮点：

(1) 本研究提出了一种新颖的超导电路设计，利用两个通过电容耦合的传输线谐振腔，能够以对的形式生成纠缠微波光子。

(2) 通过引入超导量子干涉装置 (SQUID)，实现了通过外部通量偏置实时调节发射的纠缠光子频率。

(3) 研究通过计算二阶相干函数和对数负熵等关键指标，验证了发射微波光子的纠缠性，确立了该电路作为量子信息处理的重要资源的有效性。

Applied Sciences 期刊介绍

主编：Giulio Nicola Cerullo, Politecnico di Milano, Italy

期刊主题涵盖应用物理学、应用化学、工程、环境和地球科学以及应用生物学的各个方面。