TED SMRZR 对比 Typeset
在比较 TED SMRZR 和 Typeset 时，哪个 AI Summarizer 工具更出色？我们看看定价、替代品、赞成票、功能、评论等等。
在 TED SMRZR 和 Typeset 的比较中，哪一个脱颖而出？
当我们将TED SMRZR和Typeset并排放置时，这两个都是AI驱动的summarizer工具， 在赞成票方面，Typeset是首选。 Typeset有 25 个赞成票，而 TED SMRZR 有 6 个赞成票。
认为我们错了？投票并向我们展示谁才是老大！
TED SMRZR
什么是 TED SMRZR?
TED SMRZR 是一个创新平台，旨在提供对 TEDx 演讲摘要内容的即时访问。通过利用先进的 AI 模型，TED SMRZR 直接从 YouTube 视频中提取转录，对内容进行标点以提高可读性，并将其浓缩为富有洞察力的摘要。此工具对于希望在短时间内了解 TEDx 演讲精髓的用户特别有用。
提供的功能包括以不同语言翻译的精心翻译的摘要以及比较类似演讲以获得更深入的见解的能力。TED SMRZR 由专门的专家团队开发，简化了访问、阅读和理解 TEDx 演讲中分享的宝贵想法的过程。
Typeset
什么是 Typeset?
您的平台探索和解释论文。搜索270m+的论文，以简单的语言了解它们，然后查找连接的论文，作者，主题。
TED SMRZR 赞同数
6
Typeset 赞同数
25🏆
TED SMRZR 顶级功能
获取转录：自动从 YouTube 上的 TEDx 视频中检索转录。
标点模型：利用人工智能模型对转录的数据进行标点，以提高清晰度。
摘要生成：将带标点的转录转换为简短、有凝聚力的摘要。
多语言翻译：提供多种语言翻译良好的摘要。
比较演讲：使用户能够比较类似 TEDx 演讲的摘要，以增进理解。
Typeset 顶级功能
未列出顶级功能TED SMRZR 类别
- Summarizer
Typeset 类别
- Summarizer
TED SMRZR 定价类型
- Freemium
Typeset 定价类型
- Free
TED SMRZR 使用的技术
Next.js
Node.js
Chakra UI
Typeset 使用的技术
Amazon Web Services
jQuery
Bootstrap
TED SMRZR 标签
TEDx
Summarization
AI Model
Transcription
TED SMRZR
Typeset 标签
Content Summary
AI Whitepapers
AI Emails
TED SMRZR 平均评分
无可用评分Typeset 平均评分
4.00
TED SMRZR 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