本文将深入探讨MOSFET（金属-氧化物-半导体场效应晶体管）的Silvaco仿真过程，重点研究其正向导通、反向导通和阈值电压特性，同时关注不同氧化层厚度和P区掺杂浓度对器件性能的影响。Silvaco是一款广泛用于半导体器件建模和模拟的软件，它允许研究人员精确地分析和优化MOSFET的设计。 正向导通是指当MOSFET的栅极电压高于阈值电压时，器件内部形成导电沟道，允许电流流动。反向导通则指在反向偏置条件下，MOSFET呈现高阻态，阻止电流通过。阈值电压是MOSFET工作中的关键参数，它决定了器件从截止状态转变为导通状态的转折点。阈值电压受多种因素影响，包括P区掺杂浓度、沟道宽度以及氧化层厚度等。 在实验设计中，P区的宽度被设定为10微米，结深为6微米，而氧化层的厚度则设定为0.1微米。氧化层左侧定义为空气材质，所有电极均无厚度，且高斯掺杂的峰值位于表面。器件的整体宽度为20微米，N-区采用均匀掺杂，P区采用高斯掺杂，顶部和底部的N+区的结深和宽度有特定范围。为了研究阈值电压，Drain和Gate需要短接，这样可以通过逐渐增加栅极电压来观察器件何时开始导通，从而确定阈值电压。 在仿真过程中，N-区的掺杂浓度被设定为5e13，通过计算得出N-区的长度为31微米，以满足600V的阻断电压要求。此外，P区的厚度、氧化层的厚度、N+区的厚度以及整体厚度也被精确设定。这些参数的选择是为了确保器件在不同条件下的稳定性和性能。 在正向阻断特性的仿真中，N-区作为主要的耐压层，当超过最大阻断电压时，器件电流会迅速上升。而在正向导通状态下，通过施加超过阈值电压的栅极电压，P区靠近氧化层的位置会形成反型层，使器件导通。阈值电压的仿真则涉及逐步增加栅极电压，观察电流变化，找出器件开始导通的电压点。 源代码部分展示了如何设置atlasmesh网格以优化仿真精度，尤其是在关键区域（如沟道和接触区域）的网格细化，这有助于更准确地捕捉器件内部的电荷分布和电流流动。 通过Silvaco软件对MOSFET的实验仿真，我们可以深入了解MOSFET的工作原理，优化其设计参数，特别是氧化层厚度和P区掺杂浓度，以提升器件的开关性能和耐压能力。这种仿真方法对于微电子学和集成电路设计领域具有重要意义，因为它能够预测和改善MOSFET的实际工作特性，从而在实际应用中实现更好的电路性能。

DFRobot_MAX30102 MAX30102-based Heart-rate & Oximeter Sensor Library The MAX30102 is an integrated pulse oximetry and heart-rate monitor biosensor module based on PPG ((PhotoPlethysmoGraphy). It is so small that you can just wear it on your finger or wrist for data collecting. Internally integrated 18bit ADC, the sensor supports I2C data output, which could be compatible for most controllers. Examples included in this library: real-time display basic reading on serial monitor; display heartbeat

MQ2传感器是一种可探测多种气体的传感器，常用于监测烟雾、液化气、丙酮、乙醇、甲醛、天然气等有害气 体。MQ2传感器基于半导体敏感元件，通过检测气体中有害物质的浓度变化来实现气体检测。

通过深度学习在光谱学中检索气体浓度 田林波，孙佳晨，张军，夏金宝，张志峰，Alexandre A. Kolomenskii，汉斯·舒斯勒，张ler 该存储库提供补充材料，包括： 代码 load data.py-将数据从xlxs文件加载到pkl。 I / O例程 模型Implementation.py-在Keras中实现的深度神经网络（1D-CNN＆DMLP）。 Pre-training.py-预训练模型的说明 transfer-learning.py-为预训练的模型实施转移学习的说明。 数据集 目前，我们尚未决定如何提升大容量数据集的水平。与编辑协商后将确认。

STM32单片机+MQ-2烟雾浓度传感器+OLED屏幕+蜂鸣器报警+烟雾浓度数据发送到串口调试助手+源代码

为了实现对矿井氧气浓度检测，提出了一种基于物联网的矿井氧气浓度检测系统，并完成了系统的软硬件测试。硬件包括传感器检测模块、路由器传输模块、数据汇集模块和上位机模块，软件采用MSP430进行编程，实现了氧气浓度信号检测。应用表明，该系统能有效地避免矿井有毒气体泄漏的发生。

植物生长讲究适时、适地，也就是对生长环境温度、湿度、光照强度以及土壤条件的需求比较严格，只有给予了植物合适的生长环境，才会有理想的收获，尤其是人工控制生长环境的温室大棚植物，大棚内的温湿度和土壤的温湿度监控对植物的生长至关重要。 本设计以STM32F103C8T6单片机为主控制器，通过温湿度、土壤湿度、光照强度、CO2浓度等传感器和舵机、加热片、风扇、按键等模块实现对温室大棚内环境的检测和控制，OLED（0.96寸）显示各种控制参数，并且通过WiFi模块接入阿里云平台实现温室大棚环境远程的控制与检测。 实验结果表明：该系统实现了对温室大棚内环境的智能检测和控制，传感器采集的环境数据误差较小，采集的温湿度、CO2浓度、光照强度等数据准确度高达99%，舵机、加热片、风扇等控制效果明显，具有很强的安全性和可靠性，且设备成本低同时节省人力物力，提高劳动生产率。

松嫩草地菌根真菌和施肥对植物体磷浓度的影响，巴雷，沈晓川，植物矿质营养是生态系统实现物质循环和能量流动不可或缺的重要环节。草地生态系统中，植物对磷的吸收不仅受到施肥等因素的影响，

对抗人类矿物质营养不良的集体努力需要在蔬菜生产中考虑土壤肥力管理措施（SFMP）。 这项研究旨在建立坦桑尼亚农业系统中SFMP和植物营养素浓度对人类健康的关系。 分析了从Kilombero和Dodoma蔬菜种植区收集的土壤和蔬菜样品的化学性质和矿质养分含量。 采用描述性统计，方差分析和相关分析。 结果表明，Kilombero的土壤pH范围为6.04至6.8，Dodoma的pH范围为6.23至8.58。 有机碳较低，范围为0.10％至1.87％。 研究的所有土壤均具有足够的锌（0.45至29.3 mg / kg），铜（0.71至3.23 mg / kg），铁（3.70至171.7 mg / kg）和锰（2.84至41.38 mg / kg）。 所有蔬菜中的锌浓度范围为12.57至134.54 mg / kg，其中14％的蔬菜对人体健康的锌含量较低（<20 mg / kg）。 蔬菜中的铜浓度范围为0.07至52.37 mg / kg，而来自Kilombero的蔬菜中用于植物和人类营养的铜含量非常低（<0.10 mg / kg）。 蔬菜中铁和锰的浓度分别为152.95至1780 mg / k

母乳是早产儿的理想营养支持。 考虑到需要汇总提供给这种弱势婴儿群体的母乳的营养价值，通过块冷冻浓缩技术浓缩了母乳。 评估了冷冻浓度对人奶理化性质，加工效率，颜色参数以及密度和动态粘度的影响。 冷冻浓缩技术用于成功地浓缩人乳，使其在第二阶段的浓缩过程中浓缩至等于总固体保留量的180.48％和72％。 在浓缩物中观察到的具有生化特性的值表明，第二阶段（C2）浓缩的液态人乳中的一部分碳水化合物，蛋白质和能量的含量升高。 在第一阶段（I1）的冰馏分中观察到的热量升高是指脂质在其中的保留。 当添加到母乳中时，C2和I1可能满足营养和能量方面的特殊要求，以保证早产儿的生长发育。