Ingénierie des défauts luminescents dans le nitrure de bore et étude de leurs propriétés optiques

Le nitrure de bore hexagonal (hBN) est un matériau de van der Waals à grand gap hébergeant des défauts émetteurs de photons uniques (SPEs) dans la région du visible qui en fait un matériau intéressant pour la photonique quantique \cite{tran_quantum_2016}. Certaines propriétés de ces émetteurs restent encore à être précisées, notamment leur nature atomique et leurs interactions avec les champs électriques. Ce travail de maîtrise vise à développer un procédé de fabrication permettant de générer des défauts luminescents ponctuels dans des flocons de hBN, robustes à la température ambiante (293 K), et pouvant agir comme source de photons uniques. Une série d'échantillons (flocons de hBN) ont été exfoliés puis traités via des techniques standards de bombardement ionique, d'implantation ionique, et/ou de recuit thermique. Les propriétés optiques des défauts ainsi générés dans ces flocons de hBN ont par la suite été étudiées via des cartographies de la photoluminescence (PLmap), des spectres optiques, des mesures de photoluminescence résolues en temps et des mesures de corrélation de photons. Deux sources principales de matériau de base ont été utilisées pour la fabrication des échantillons: hBN massif d'un groupe japonais (NIMS) présentant peu de défauts, et hBN déposé en vapeur chimique (CVD) de moins bonne qualité avec plus de défauts intrinsèques. Des essais de génération de défauts ponctuels par implantation de carbone dans le hBN japonais ont d'abord été tentés mais sans grand succès. Les mesures optiques ont révélés des points chauds de luminescence sur des échantillons implantés et recuits, mais l'implantation ne semblait pas avoir eu une grande influence sur l'apparition de ces défauts. Les mesures de cartographie de la photoluminescence n'ont pas permis de bien comprendre ni l'origine de ces défauts, ni la localisation de ceux-ci, d'un échantillon à l'autre. Il reste de nombreuses choses à explorer sur ce procédé de génération de défauts, mais, considérant le grand nombre de conditions expérimentales pouvant influer sur le résultat final, nous avons choisi de ne pas poursuivre plus loin cette approche pour le reste de ce travail. Une approche de génération de défauts ponctuels via un procédé de bombardement d'ions légers (He) suivi d'un recuit thermique a ensuite été explorée sur le hBN du NIMS. Les résultats ont montré une réduction de la photoluminescence intégrée provenant de la région irradiée cohérente avec les résultats présentés dans la littérature. Toutefois, aucun défaut luminescent n'a pu être observé dans les zones irradiées, ce qui porte à croire qu'il y avait peut-être trop peu de défauts intrinsèquement présents dans l'échantillon pour qu'il y en ait spécifiquement dans les zones irradiées. Finalement, la génération de défauts par recuit thermique à haute température (1000$^{\circ}$C), sous une atmosphère d'argon, a été adoptée pour sa simplicité et son rendement de génération d'un grand nombre de défauts ponctuels. Les résultats ont montré de multiples raies d'émission sans phonons (ZPL) localisées à un µm près sur du hBN du NIMS. Celles-ci présentent des caractéristiques typiques des SPEs dont une réduction de la largeur spectrale à basse température, un temps de vie de l'ordre de la nanoseconde et une saturation de l'émission en fonction de la puissance de pompe. Un signal de fond qui semble être associé à un ensemble de défauts empêche d'aller sonder purement ces défauts dont les propriétés semblent concorder avec celles d'émetteurs de photons uniques. Ce même recuit thermique a aussi été appliqué sur du hBN CVD comportant plus de défauts intrinsèques. Une faible réduction de la corrélation des photons a pu être enregistrée, prouvant la présence d'une faible quantité de défauts émetteurs de photons uniques dans la zone sondée

GEANN: Scalable Graph Augmentations for Multi-Horizon Time Series Forecasting

Encoder-decoder deep neural networks have been increasingly studied for multi-horizon time series forecasting, especially in real-world applications. However, to forecast accurately, these sophisticated models typically rely on a large number of time series examples with substantial history. A rapidly growing topic of interest is forecasting time series which lack sufficient historical data -- often referred to as the ``cold start'' problem. In this paper, we introduce a novel yet simple method to address this problem by leveraging graph neural networks (GNNs) as a data augmentation for enhancing the encoder used by such forecasters. These GNN-based features can capture complex inter-series relationships, and their generation process can be optimized end-to-end with the forecasting task. We show that our architecture can use either data-driven or domain knowledge-defined graphs, scaling to incorporate information from multiple very large graphs with millions of nodes. In our target application of demand forecasting for a large e-commerce retailer, we demonstrate on both a small dataset of 100K products and a large dataset with over 2 million products that our method improves overall performance over competitive baseline models. More importantly, we show that it brings substantially more gains to ``cold start'' products such as those newly launched or recently out-of-stock

LES ENTEROCYSTOPLASTIES D'AGRANDISSEMENT (REVUE DE LA LITTERATURE ET ETUDE DE 66 CAS)

PARIS-BIUM (751062103) / SudocCentre Technique Livre Ens. Sup. (774682301) / SudocSudocFranceF

Ambient Noise and Napping

We examined what kind of sounds are relaxing to people, will help them sleep, and how they benefit their mood. Using a between-subjects design, participants listened to a short audio clip featuring either nature sounds, background noise from the UBC Student Union building, or sounds in the style of Autonomous Sensory Meridian Response (ASMR) in order to compare their impact on mood, affect, and relaxation. We also measured the extent to which individuals enjoy and perceive these sounds as conducive to sleep. While we hypothesized that ASMR would be deemed most relaxing, calmness scores were highest amongst subjects in the nature sounds group, suggesting that sounds of this variety may be most likely to improve sleep quality. That said, there were no differences between groups in self-reported belief of the sounds’ sleep-conduciveness. Participants similarly liked ASMR and nature sounds, with background noises being the least favoured of the three. Our findings can help the design of UBC’s nap pods by confirming that even a one-minute intervention of nature sounds can serve as a possible sleep aid, and that the reduction of background noise would be beneficial in the nap pods to help improve sleep quality. Disclaimer: “UBC SEEDS provides students with the opportunity to share the findings of their studies, as well as their opinions, conclusions and recommendations with the UBC community. The reader should bear in mind that this is a student project/report and is not an official document of UBC. Furthermore readers should bear in mind that these reports may not reflect the current status of activities at UBC. We urge you to contact the research persons mentioned in a report or the SEEDS Coordinator about the current status of the subject matter of a project/report.”Arts, Faculty ofScience, Faculty ofPsychology, Department ofResources, Environment and Sustainability (IRES), Institute forUnreviewedUndergraduat