为了获得高性能和低成本的氧化锌（ZnO）基紫外光探测器，使用Ga掺杂ZnO（ZnO∶Ga）作为光敏层，采用水热法合成了不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒，Ga与Zn的原子比分别为0%（未掺杂），0.5%，1%，2%和4%。使用X射线衍射仪（XRD）测试所有样品的晶体结构，发现它们都为六方纤锌矿结构的ZnO。采用扫描电子显微镜（SEM）观察它们的形貌，都呈现棒状结构。进一步，制备叉指图案氟掺杂的氧化锡（FTO）导电玻璃基底，将不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒分别涂覆在FTO上，得到5种简单结构的紫外光探测器，系统研究了它们的性能。结果表明：所有ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器对365 nm紫外光表现出良好的响应。其中，1% Ga掺杂ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器性能最佳，经计算，在365 nm波长处，它的响应度、增益和比探测率分别为13.13 A/W （5 V），44.63 （5 V），3.31×10¹² Jones，响应时间和衰减时间分别为12.3 s和36.4 s。说明在ZnO微米棒中进行合适Ga掺杂能有效提高紫外光探测器的性能。该研究有助于基于ZnO∶Ga材料的紫外光探测器及相关器件发展。

智能算法在对谱峰重叠严重的复杂地质样品进行分析时, 往往存在计算量过大、 弱峰误差较大、 收敛于局部极小值或不收敛等问题。 量子遗传算法因其具有良好的收敛性, 可用于X射线荧光光谱重叠峰的分解。 针对X射线荧光分析过程中经常遇到的谱峰重叠问题, 提出了一种基于元素关联高斯混合模型(GMM-ER)和多适应度量子遗传算法的重叠峰分解方法。 首先介绍了基于元素K系和L系特征X射线的重叠峰GMM-EB模型。 然后基于X射线荧光光谱的物理特性, 对传统量子遗传算法进行了改进, 引入了多适应度函数。 由锰、 铁、 钴和镍的特征X射线产生一段谱峰严重重叠的模拟光谱, 然后基于GMM-EB模型, 分别用传统量子遗传算法和改进的多适应度量子遗传算法对模拟光谱进行了10次解析。 实验结果显示, 改进后的量子遗传算法的重叠峰分解精度平均提高了32.1%, 最佳分解精度提高了73.9%。 应用改进量子遗传算法进行分解时, 含量比例低的元素分解精度得到较大改善, 最佳情况下元素分解的相对误差范围缩小了64.5%。 并且, 改进算法收敛速度快于传统算法。 该方法适合严重重叠谱峰的分解, 且对弱峰有较高的分解精度。