Inorganic perovskite CsPbBr3 nanocrystals (NCs) are emerging, highly attractive light emitters with high color purity and good thermal stability for light-emitting diodes (LEDs). Their high photo/electroluminescence efficiencies are very important for fabricating efficient LEDs. Here, we propose a novel strategy to enhance the photo/electroluminescence efficiency of CsPbBr3 NCs through doping of heterovalent Ce3+ ions via a facile hot-injection method. The Ce3+ cation was chosen as the dopant for CsPbBr3 NCs by virtue of its similar ion radius and formation of higher energy level of conduction band with bromine in comparison with the Pb2+ cation to maintain the integrity of perovskite structure without introducing additional trap states. It was found that by increasing the doping amount of Ce3+ in CsPbBr3 NCs to 2.88% (atomic percentage of Ce compared to Pb) the photoluminescence quantum yield (PLQY) of CsPbBr3 NCs reached up to 89%, a factor of 2 increase in comparison with the native, undoped ones. The ultrafast transient absorption and time-resolved photoluminescence (PL) spectroscopy revealed that Ce3+-doping can significantly modulate the PL kinetics to enhance the PL efficiency of doped CsPbBr3 NCs. As a result, the LED device fabricated by adopting Ce3+-doped CsPbBr3 NCs as the emitting layers exhibited a pronounced improvement of electroluminescence with external quantum efficiency (EQE) from 1.6 to 4.4% via Ce3+-doping.

In this letter, we apply the non-orthogonal multiple access (NOMA) technique to improve the achievable sum rate of multiple-input multiple-output (MIMO)-based multi-user visible light communication (VLC) systems. To ensure efficient and low-complexity power allocation in indoor MIMO-NOMA-based VLC systems, a normalized gain difference power allocation (NGDPA) method is first proposed by exploiting users' channel conditions. We investigate the performance of an indoor 2×2 MIMO-NOMA-based multi-user VLC system through numerical simulations. The obtained results show that the achievable sum rate of the 2×2 MIMO-VLC system can be significantly improved by employing NOMA with the proposed NGDPA method. It is demonstrated that NOMA with NGDPA achieves a sum rate improvement of up to 29.1% compared with NOMA with the gain ratio power allocation method in the 2 × 2 MIMO-VLC system with three users.

Cubic phase CsPbI3 quantum dots (α-CsPbI3 QDs) as a newly emerging type of semiconducting QDs hold tremendous promise for fundamental research and optoelectronic device applications. However, stable and sub-5 nm-sized α-CsPbI3 QDs have rarely been demonstrated so far due to their highly labile ionic structure and low phase stability. Here, we report a novel strontium-substitution along with iodide passivation strategy to stabilize the cubic phase of CsPbI3, achieving the facile synthesis of α-CsPbI3 QDs with a series of controllable sizes down to sub-5 nm. We demonstrate that the incorporation of strontium ions can significantly increase the formation energies of α-CsPbI3 QDs and hence reduce the structure distortion to stabilize the cubic phase at the few-nanometer size. The size ranging from 15 down to sub-5 nm of as-prepared stable α-CsPbI3 QDs allowed us to investigate their unique size-dependent optical properties. Strikingly, the few-nanometer-sized α-CsPbI3 QDs turned out to retain high photoluminescence and highly close packing in solid state thin films, and the fabricated red light emitting diodes exhibited high brightness (1250 cd m–2 at 9.2 V) and good operational stability (L50 > 2 h driven by 6 V). The developed cation-substitution strategy will provide an alternative method to prepare uniform and finely size-controlled colloidal lead halide perovskite QDs for various optoelectronic applications.

Abstract All‐solid‐state lithium batteries (ASSBs) have received increasing attentions as one promising candidate for the next‐generation energy storage devices. Among various solid electrolytes, sulfide‐based ASSBs combined with layered oxide cathodes have emerged due to the high energy density and safety performance, even at high‐voltage conditions. However, the interface compatibility issues remain to be solved at the interface between the oxide cathode and sulfide electrolyte. To circumvent this issue, we propose a simple but effective approach to magic the adverse surface alkali into a uniform oxyhalide coating on LiNi 0.8 Co 0.1 Mn 0.1 O 2 (NCM811) via a controllable gas‐solid reaction. Due to the enhancement of the close contact at interface, the ASSBs exhibit improved kinetic performance across a broad temperature range, especially at the freezing point. Besides, owing to the high‐voltage tolerance of the protective layer, ASSBs demonstrate excellent cyclic stability under high cutoff voltages (500 cycles~94.0 % at 4.5 V, 200 cycles~80.4 % at 4.8 V). This work provides insights into using a high voltage stable oxyhalide coating strategy to enhance the development of high energy density ASSBs.

Balancing the hardness and electrical conductivity of copper alloys within complex compositions and processes poses a formidable challenge. This study proposes a strategy combining machine learning with the Pareto front techniques to identify optimal combinations of composition and processing for Cu-xTi (1.5 ≤ x ≤ 5.4, in wt.%) alloys. Through thermodynamic calculations, precipitation simulations, and experimental characterizations, the microstructural evolution of β'-Cu4Ti precipitates in the designed alloys was explored. The interpretability and predictability of the machine learning model played a crucial role in understanding impact of complex alloy compositions and processing on the evolution of properties, thereby guiding the design of Cu-Ti alloys towards improved attributes.

Intensity Modulation and Direct Detection (IMDD) technology, with its low latency, low power consumption, and high throughput advantages, has emerged as the preferred solution for high-efficiency data transmission and exchange between large-scale computing clusters. Digital Signal Processing (DSP) technology can further enhance IMDD transmission performance by compensating for transmission impairments. In this paper, we propose a Functional Link-based Volterra equalizer (FL-Vol) that combines the Functional Link Artificial Neural Network (FLANN) and the Volterra equalizer (Vol). The FL-Vol demonstrates superior nonlinear characterization capabilities, benefiting from higher-order terms in the extended basis functions and cross terms in the Vol. We select the classical Least Mean Square (LMS) criterion for self-adaptive parameter iteration and utilize a variable step-size algorithm based on a modified sigmoid function to balance the rate of convergence and steadystate error. We validate the equalization performance of FL-Vol through a single lane 112Gbps O-band PAM-4 IMDD transmission experiment. Our performance comparison of these equalizers reveals that the 2nd-FL-Vol offers up to a 2dBm improvement in equalization performance with similar computational complexity compared to the 2nd-Vol. Furthermore, the 2nd-FL-Vol reduces computational complexity by approximately 30% while maintaining similar equalization performance compared to the 3rd-Vol. Notably, despite the theoretical advantage of the 3rd-Vol structure in nonlinear characterization, the 2nd-FL-Vol consistently outperforms the 3rd-Vol, especially at higher received optical powers. Additionally, as expected, the variable step-size algorithm improves the performance of all equalizers.

Abstract Background Intensive glycemic control is insufficient to reduce the risk of heart failure in patients with diabetes mellitus. While the hyperglycemic memory in the diabetic cardiomyopathy has been well documented, its underlying mechanisms are not fully understood. The present study tried to investigate whether the dysregulated proteins/biological pathways, which persistently altered in diabetic hearts during normoglycemia, participate in the hyperglycemic memory. Methods Hearts of streptozotocin‐induced diabetic mice, with or without intensive glycemic control using slow‐release insulin implants, were collected. Proteins from total heart samples and subcellular fractions were assessed by mass spectrometry, Western blotting, and KEGG pathway enrichment analysis. mRNA sequencing was used to determine whether the persistently altered proteins were regulated at the transcriptional or post‐transcriptional level. Results Western blot validation of several proteins with high pathophysiological importance, including MYH7, HMGCS2, PDK4, and BDH1, indicated that mass spectrometry was able to qualitatively, but not quantitatively, reflect the fold changes of certain proteins in diabetes. Pathway analysis revealed that the peroxisome, PPAR pathway, and fatty acid metabolism could be efficiently rescued by glycemic control. However, dysregulation of oxidative phosphorylation and reactive oxygen species persisted even after normalization of hyperglycemia. Notably, mRNA sequencing revealed that dysregulated proteins in the oxidative phosphorylation pathway were not accompanied by coordinated changes in mRNA levels, indicating post‐transcriptional regulation. Moreover, literature review and bioinformatics analysis suggested that hyperglycemia‐induced persistent alterations of miRNAs targeted genes from the persistently dysregulated oxidative phosphorylation pathway, whereas, oxidative phosphorylation dysfunction‐induced ROS regulated miRNA expression, which thereby might sustained the dysregulation of miRNAs. Conclusions Glycemic control cannot rescue hyperglycemia‐induced alterations of subcellular proteins in the diabetic heart, and persistently altered proteins are involved in multiple functional pathways, including oxidative phosphorylation. These findings might provide novel insights into hyperglycemic memory in diabetic cardiomyopathy. image