Scribbler vs Typeset

Explorez le face-à-face entre Scribbler vs Typeset et découvrez quel outil AI Summarizer gagne. Nous analysons les votes positifs, les fonctionnalités, les avis, les prix, les alternatives, et plus encore.

En comparant Scribbler et Typeset, lequel se démarque?

Quand nous contrastons Scribbler avec Typeset, tous deux étant des outils exceptionnels summarizer opérés par l'IA, et les plaçons côte à côte, nous pouvons repérer plusieurs similitudes et divergences cruciales. La communauté a parlé, Typeset mène avec plus de votes positifs. Typeset a 24 votes positifs, et Scribbler a 8 votes positifs.

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Scribbler

Scribbler

Qu'est-ce que Scribbler?

Scribbler est un outil alimenté par l'IA qui fournit des informations et des résumés instantanés pour vos podcasts et vidéos YouTube préférés. Il comprend un outil de recherche intuitif, une vaste bibliothèque de podcasts, des abonnements à vos podcasts préférés et bien plus encore. Que vous soyez un auditeur occasionnel ou un fan passionné, Scribbler améliore votre expérience numérique en facilitant la consommation du contenu que vous aimez en temps opportun.

Typeset

Typeset

Qu'est-ce que Typeset?

Votre plateforme pour explorer et expliquer les articles. Recherchez 270m + articles, comprenez-les dans un langage simple et trouvez des articles connectés, des auteurs, des sujets.

Scribbler Votes positifs

8

Typeset Votes positifs

24🏆

Scribbler Fonctionnalités principales

  • Résumez et obtenez des informations clés à partir de vidéos et de podcasts Youtube

  • Suivez vos podcasts préférés et obtenez des mises à jour hebdomadaires,

Typeset Fonctionnalités principales

Aucune fonctionnalité principale répertoriée

Scribbler Catégorie

    Summarizer

Typeset Catégorie

    Summarizer

Scribbler Type de tarification

    Freemium

Typeset Type de tarification

    Free

Scribbler Technologies utilisées

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Vercel
Stripe
React
Google Tag Manager
Tailwind CSS

Typeset Technologies utilisées

Amazon Web Services
jQuery
Bootstrap

Scribbler Tags

Podcasts
YouTube
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Podcast summarizer
Key insights

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Aucune note disponible

Typeset Note moyenne

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Aucun avis disponible

Typeset Commentaires

Sara Sara
The simulation model validated experimental J-V and external quantum efficiency (EQE) to demonstrate an improvement in perovskite (PSK) solar cell (PSC) efficiency. The effect of interface properties at the electron transport layer (ETL)/PSK and PSK/hole transport layer (HTL) was investigated using the Solar Cell Capacitance Simulator (SCAPS). The interfaces between ETL, PSK, and HTL were identified as critical factors in determining high open-circuit voltage (Voc) and FF. In this study, the impact of two types of interfaces, ETL/PSK and PSK/HTL, were investigated. Lowering the defect density at both interfaces to 102 cm−2 reduced interface recombination and increased Voc and FF.The absorber layer defect density and n/i interface of perovskite solar cells were investigated using the Solar Cell Capacitance Simulator-1D (SCAPS-1D) at various cell thicknesses. The planar p-i-n structure was defined as PEDOT:PSS/Perovskite/CdS, and its performance was calculated. With a defect density of <1014 cm−3 and an absorber layer thickness of >400 nm, power conversion efficiency can exceed 25%. The study assumed a 0.6 eV Gaussian defect energy level beneath the perovskite's conduction band, which has a characteristic energy of 0.1 eV. These conditions produced the same result on the n/i interface. These findings place constraints on numerical simulations of the correlation between defect mechanism and performance

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