BooksAI 对比 Typeset
在 BooksAI 和 Typeset 的对决中，哪个 AI Summarizer 工具脱颖而出？我们评估评论、定价、替代品、功能、赞成票等等。
当我们把 BooksAI 和 Typeset 放在一起时，哪一个会成为胜利者？
让我们仔细看看BooksAI和Typeset，两者都是AI驱动的summarizer工具，看看它们有什么不同。 在赞成票的竞赛中，Typeset获得了奖杯。 Typeset有 25 个赞成票，而 BooksAI 有 6 个赞成票。
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BooksAI
什么是 BooksAI?
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Typeset
什么是 Typeset?
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BooksAI 赞同数
6
Typeset 赞同数
25🏆
BooksAI 顶级功能
内容丰富的图书馆： 访问超过 4000 万本人工智能生成的图书摘要。
人工智能推荐： 接收个性化的书籍推荐。
简明摘要： 将伟大的想法压缩成一口大小的页面。
用户友好的应用程序： 可在 App Store 和 Google Play 上下载。
富有洞察力的发现： 读者可以轻松理解的功能和概念。
Typeset 顶级功能
未列出顶级功能BooksAI 类别
- Summarizer
Typeset 类别
- Summarizer
BooksAI 定价类型
- Freemium
Typeset 定价类型
- Free
BooksAI 标签
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Typeset 标签
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BooksAI 平均评分
无可用评分Typeset 平均评分
4.00
BooksAI 评论
无可用评论Typeset 评论
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