简介:一个透明的3-巯基丙基三甲氧基硅烷(MPTMS)/银/氧化钼复合阳极制备绿色有机发光二极管(OLED)。研究了亮度复合阳极和有机电致发光器件的工作电压的影响。通过优化各层的MPTMS/银/氧化钼结构的厚度,对MPTMS/银的透光率(8nm)/MoO3(30nm)达到75%以上在520nm左右。的薄层电阻为3.78?/□,与此相应的MPTMS/Ag(8nm)/MoO3(30nm)的结构。为优化阳极的有机电致发光器件的电致发光(EL),最大电流效率达到4.5cd/A,最大亮度是37和036cd/m2。此外,通过优化阳极的有机电致发光器件具有非常低的工作电压(2.6V)获得100cd/m2的亮度。我们认为,改进的设备性能主要是由于增强的空穴注入造成的减少孔注入势垒高度。我们的研究结果表明,使用MPTMS-SAMs/银/氧化钼作为复合阳极可以在低工作电压和高亮度OLED的制作一个简单的和有前途的技术。
简介:多目标跟踪问题是计算机视觉领域的关键研究问题之一。现有的目标跟踪算法严重依赖于目标检测器的性能,如果目标检测器的虚警率或漏警率较高,数据关联将会失败,导致目标跟踪精度不足。为此,本文提出一种基于结构化学习策略的目标身份感知网络流量技术,可在目标检测和数据关联并行化框架下有效地实现多目标跟踪。文中首先通过结构化学习为每个对象训练一个模型,并将目标跟踪问题建模为拉格朗日松驰优化问题,然后提出一种目标身份感知网络流量(TINF)技术进行结构化学习的推理。在学习期间,通过搜索使目标身份感知网络流量代价函数最小化的一组轨迹,确定最被违反约束和序列在下个时间段的最优轨迹,推断出视频片断中所有目标的最佳位置。最后,利用多种高难度数据集进行仿真实验,结果表明本文方法的性能优于其他最新算法。