Elektronenmikroskopische Untersuchungen zur quantitativen Analyse N-haltiger III/V-Halbleiterheterostrukturen

Das Verständnis der Struktur und der Morphologie von N-haltigen GaAs-basierenden Materialsystemen baut auf der erfolgreichen Anwendungen verschiedener neuartiger transmissionselektronenmikroskopischer Studien (TEM-Studien) in Kombination mit unterschiedlichen theoretischen Modellierungen auf. Daher ist das Ziel der hier vorgestellten Arbeit, neue Methoden zur Nano-Material-Analyse N-haltiger III/V-Halbleiterheterostrukturen auf GaAs-Basis zu entwickeln und anzuwenden. Damit wird die Basis für das Verständnis unterschiedlicher Charakteristika der sowohl für die grundlegende Forschung als auch für die industrielle Anwendung so wichtigen, neuartigen Klasse N-haltiger, metastabiler Materialsysteme gelegt. Ein wichtiger Schritt zur Quantifizierung von hochaufgelösten TEM-Bildern (HRTEM) war die Optimierung der TEM-Probenpräparation für vergleichsweise hartes, N-haltiges Material. Zu diesem Zweck wurde eine neue Methode entwickelt, welche mittels Rasterkraftmikroskopie (AFM) die Bestimmung der Probenqualität und darüber hinaus die Messung der Probenrelaxation verspannter Materialsysteme für dünne Probenbereiche (t = 20nm) erlaubt. Finite Element-Simulationen (FE-Simulationen) zur Beschreibungen der Probenrelaxation wurden eingeführt und damit nachgewiesen, dass die konventionell benutzten elastischen Konstanten für verdünnt N-haltiges Material das richtige Resultat für dünne Proben liefern. Des Weiteren wurden verschiedene Dunkelfeldtechniken (DFTEM) zur Detektion von Stickstoff im Querschnittsprofil ternärer und quaternärer Materialien Ga(NAs) und (GaIn)(NAs) eingeführt. Um die Ergebnisse theoretisch zu untermauern, wurde ein Valence Force Field (VFF) Code entwickelt, welcher die Berechnung stabiler N-Konfigurationen im Kristall erlaubte und damit wichtige Erkenntnisse über die Materialverteilung in N-haltigen Materialien in thermisch ausgeheizten (annealed) und unbehandelten (as grown) Proben lieferte. Zur Quantifizierung der N-haltigen Materialsysteme wurde der im Programmpaket DALI (Digital Analysis of Lattice Images) implementierte Auswertalgorithmus CELFA (Composition Evaluation of Lattice Fringe Analysis) benutzt. Das Auswerteverfahren bedient sich jedoch Strukturfaktoren, welche von Doyle und Turner in der Näherung isolierter Atome bestimmt wurden. Dadurch wird die reale Elektronenverteilung im Festkörper vernachlässigt, was zu ungenaue Ergebnissen führt. Außerdem werden die Strukturfaktoren stark durch die lokale Atomanordnung im Festkörper beeinflusst. Daher wurden verfeinerte Strukturfaktorberechnungen für N-haltiges Ga(NAs) und (GaIn)(NAs) durchgeführt, die durch Einbeziehung der lokalen Atomanordnung in N-haltigem Material, zu einer genaueren absoluten Quantifizierung der vorgestellten Materialsysteme führt

Elektronenmikroskopische Untersuchungen zur quantitativen Analyse N-haltiger III/V-Halbleiterheterostrukturen

Das Verständnis der Struktur und der Morphologie von N-haltigen GaAs-basierenden Materialsystemen baut auf der erfolgreichen Anwendungen verschiedener neuartiger transmissionselektronenmikroskopischer Studien (TEM-Studien) in Kombination mit unterschiedlichen theoretischen Modellierungen auf. Daher ist das Ziel der hier vorgestellten Arbeit, neue Methoden zur Nano-Material-Analyse N-haltiger III/V-Halbleiterheterostrukturen auf GaAs-Basis zu entwickeln und anzuwenden. Damit wird die Basis für das Verständnis unterschiedlicher Charakteristika der sowohl für die grundlegende Forschung als auch für die industrielle Anwendung so wichtigen, neuartigen Klasse N-haltiger, metastabiler Materialsysteme gelegt. Ein wichtiger Schritt zur Quantifizierung von hochaufgelösten TEM-Bildern (HRTEM) war die Optimierung der TEM-Probenpräparation für vergleichsweise hartes, N-haltiges Material. Zu diesem Zweck wurde eine neue Methode entwickelt, welche mittels Rasterkraftmikroskopie (AFM) die Bestimmung der Probenqualität und darüber hinaus die Messung der Probenrelaxation verspannter Materialsysteme für dünne Probenbereiche (t = 20nm) erlaubt. Finite Element-Simulationen (FE-Simulationen) zur Beschreibungen der Probenrelaxation wurden eingeführt und damit nachgewiesen, dass die konventionell benutzten elastischen Konstanten für verdünnt N-haltiges Material das richtige Resultat für dünne Proben liefern. Des Weiteren wurden verschiedene Dunkelfeldtechniken (DFTEM) zur Detektion von Stickstoff im Querschnittsprofil ternärer und quaternärer Materialien Ga(NAs) und (GaIn)(NAs) eingeführt. Um die Ergebnisse theoretisch zu untermauern, wurde ein Valence Force Field (VFF) Code entwickelt, welcher die Berechnung stabiler N-Konfigurationen im Kristall erlaubte und damit wichtige Erkenntnisse über die Materialverteilung in N-haltigen Materialien in thermisch ausgeheizten (annealed) und unbehandelten (as grown) Proben lieferte. Zur Quantifizierung der N-haltigen Materialsysteme wurde der im Programmpaket DALI (Digital Analysis of Lattice Images) implementierte Auswertalgorithmus CELFA (Composition Evaluation of Lattice Fringe Analysis) benutzt. Das Auswerteverfahren bedient sich jedoch Strukturfaktoren, welche von Doyle und Turner in der Näherung isolierter Atome bestimmt wurden. Dadurch wird die reale Elektronenverteilung im Festkörper vernachlässigt, was zu ungenaue Ergebnissen führt. Außerdem werden die Strukturfaktoren stark durch die lokale Atomanordnung im Festkörper beeinflusst. Daher wurden verfeinerte Strukturfaktorberechnungen für N-haltiges Ga(NAs) und (GaIn)(NAs) durchgeführt, die durch Einbeziehung der lokalen Atomanordnung in N-haltigem Material, zu einer genaueren absoluten Quantifizierung der vorgestellten Materialsysteme führt

The Talking Texts: What Pop Culture Really Has to Say

This newsletter is built upon work done in a Fall 2017 honors writing course based around the rhetorical analysis of pop culture. Students wrote several initial analyses before choosing one to research and write about further. They then chose a short excerpt from their researched projects to include in the newsletter

Numerical Modelling of Tidal Notch Sequences on Rocky Coasts of the Mediterranean Basin

Publisher's version/PDF must be used in Institutional Repository 6 months after publication

Effects of Endolithic Parasitism on Invasive and Indigenous Mussels in a Variable Physical Environment

Biotic stress may operate in concert with physical environmental conditions to limit or facilitate invasion processes while altering competitive interactions between invaders and native species. Here, we examine how endolithic parasitism of an invasive and an indigenous mussel species acts in synergy with abiotic conditions of the habitat. Our results show that the invasive Mytilus galloprovincialis is more infested than the native Perna perna and this difference is probably due to the greater thickness of the protective outer-layer of the shell of the indigenous species. Higher abrasion due to waves on the open coast could account for dissimilarities in degree of infestation between bays and the more wave-exposed open coast. Also micro-scale variations of light affected the level of endolithic parasitism, which was more intense at non-shaded sites. The higher levels of endolithic parasitism in Mytilus mirrored greater mortality rates attributed to parasitism in this species. Condition index, attachment strength and shell strength of both species were negatively affected by the parasites suggesting an energy trade-off between the need to repair the damaged shell and the other physiological parameters. We suggest that, because it has a lower attachment strength and a thinner shell, the invasiveness of M. galloprovincialis will be limited at sun and wave exposed locations where endolithic activity, shell scouring and risk of dislodgement are high. These results underline the crucial role of physical environment in regulating biotic stress, and how these physical-biological interactions may explain site-to-site variability of competitive balances between invasive and indigenous species

Podejście jakościowe w innowacyjnym zarządzaniu organizacją

Torunski, J. Quality approach in innovative organization managemen

Towards MapReduce based Bayesian deep learning network for monitoring big data applications

One of the most commonly used ways to monitor execution of software applications is by analyzing logs. Logs are execution foot-print of software applications that are produced and stored for real-time or post-execution analysis of execution. With the software applications becoming large, complex, distributed, web-scale, also called as big data applications, logs produced by such software applications are also large-scale. That means, such logs are large in volume, velocity and variety. That makes it crucial to have such logs analyzed in an automated, scalable and effective manner to ensure high veracity and have analytics with high value. In this paper, we present our proposed solution of a formal model for organizing and structuring logs. We then present a Bayesian deep learning network based analysis approach that utilizes the formal model for logs to detect and predict any possible faults and consequences of such faults. Moreover, we also present our MapReduce based distributed, parallel, single-pass and incremental approach to build, train and execute the proposed Bayesian deep learning framework. This helps in effective processing of logs on cloud platforms and therefore efficient handling of logs that are produced at the scale of big data by big data applications

A meta-analysis of tools to assist students with disabilities through the transition from high school to post-secondary learning environments

Educational portfolios are being used at a variety of educational levels to help students track their performance and enhance academic success. However, these portfolios lack adequate tracking of key information to enable Canadian students with learning disabilities to self-advocate through transition. This becomes increasingly problematic as shifts in legislation for providing services to students with learning disabilities change when students enter post-secondary institutions, making it difficult for students to navigate their way through the system. This article documents the varying tools being used at the secondary and post-secondary level to identify and support students with learning disabilities, including self-determination interventions for students with disabilities. Recommendations are made to guide the design of a portfolio for students with learning disabilities, which will allow them to have access to the information they need to bypass common barricades found in the transition process.N