Исследование поверхностных свойств пленок TiO2 –NTs при изменении условии анодирования

Электрохимическим анодированием металлического титана во фторсодержащем электролите синтезированы нанотрубки диоксида титана. Сканирующей электронной микроскопией изучена морфология поверхности пленок. Установлено, что с увеличением напряжения анодирования растут внутренний диаметр, скорость роста и межпоровое расстояние нанотрубок. Методом адсорбции и десорбции азота исследовано влияние условий анодирования на удельную поверхность пленок, распределение и объем пор.

Розробка моделі визначення необхідного обчислювального ресурсу пліс для розміщення на ній багатошарової нейронної мережі

In this paper, the object of the research is the implementation of artificial neural networks (ANN) on FPGA. The problem to be solved is the construction of a mathematical model used to determine the compliance of FPGA computing resources with the requirements of neural networks, depending on their type, structure, and size. The number of its LUT (Look-up table – the basic FPGA structure that performs logical operations) is considered as a computing resource of the FPGA. The search for the required mathematical model was carried out using experimental measurements of the required number of LUTs for the implementation on the FPGA of the following types of ANNs: – MLP (Multilayer Perceptron); – LSTM (Long Short-Term Memory); – CNN (Convolutional Neural Network); – SNN (Spiking Neural Network); – GAN (Generative Adversarial Network). Experimental studies were carried out on the FPGA model HAPS-80 S52, during which the required number of LUTs was measured depending on the number of layers and the number of neurons on each layer for the above types of ANNs. As a result of the research, specific types of functions depending on the required number of LUTs on the type, number of layers, and neurons for the most commonly used types of ANNs in practice were determined. A feature of the results obtained is the fact that with a sufficiently high accuracy, it was possible to determine the analytical form of the functions that describe the dependence of the required number of LUT FPGA for the implementation of various ANNs on it. According to calculations, GAN uses 17 times less LUT compared to CNN. And SNN and MLP use 80 and 14 times less LUT compared to LSTM. The results obtained can be used for practical purposes when it is necessary to make a choice of any FPGA for the implementation of an ANN of a certain type and structure on itУ роботі об’єктом дослідження є реалізація штучних нейронних мереж (ШНМ) на ПЛІС. Вирішуваною задачею є побудова математичної моделі, що використовується для визначення відповідності обчислювальних ресурсів ПЛІС вимогам нейронних мереж залежно від їх типу, структури та розміру. У якості обчислювального ресурсу ПЛІС розглядається кількість її ТП (таблиця пошуку – базова структура ПЛІС, що виконує логічні операції). Пошук необхідної математичної моделі проводився шляхом експериментальних вимірювань необхідної кількості ТП для реалізації на ПЛІС наступних типів ШНМ: – БШП (багатошаровий перцептрон); – ДКЧП (довга короткочасна пам’ять); – ЗНМ (згорткова нейронна мережа); – СНМ (спайкова нейронна мережа); – ГЗМ (генеративно-змагальна мережа). Експериментальні дослідження проводилися на ПЛІС моделі HAPS-80 S52, в ході яких вимірювалася необхідна кількість ТП в залежності від кількості шарів та кількості нейронів на кожному шарі для вищевказаних типів ШНМ. В результаті дослідження були визначені конкретні типи функцій залежно від необхідної кількості ТП для типу, кількості шарів і нейронів для найбільш часто використовуваних на практиці типів ШНМ. Особливістю отриманих результатів є те, що з досить високою точністю вдалося визначити аналітичний вид функцій, що описують залежність необхідної кількості ТП ПЛІС для реалізації на ній різних ШНМ. Згідно з розрахунками, ГЗМ використовує в 17 разів менше ТП порівняно з ЗНМ. А СНМ і БШП використовують в 80 і 14 разів менше ТП в порівнянні з ДКЧП. Отримані результати можуть бути використані в практичних цілях при необхідності вибору будь-якої ПЛІС для реалізації на ній ШНМ певного типу і структур

Recent progress on perovskite materials in photovoltaic and water splitting applications

Abstract Both inorganic and hybrid (organo-inorganic) perovskite materials are potential candidates as photocatalysts for use in both photovoltaic (PV) and photocatalytic water splitting applications. Currently, research has been focused on specifically designing perovskite materials so they can harness the broad spectrum of the visible light wavelength. Inorganic perovskites such as titanates, tantalates, niobates, and ferrites show great promise as visible light-driven photocatalysts for water splitting, whereas hybrid perovskites such as methylammonium lead halides reveal unique photovoltaic and charge transport properties. The main objective of this article is to examine the progress on some recent research on perovskite nanomaterials for both solar cell and water splitting applications. This mini review paper summarizes some recent developments of organic and inorganic perovskite materials (PMs) and provides useful insights for their future improvement