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World File Search System顺磁体
利用超顺磁体中的概率切换实现神经形态系统中的时间信息编码
摘要 — 脑启发计算利用神经科学原理来支撑大脑在解决认知任务方面无与伦比的效率 — 正在成为一种有前途的途径，以解决当今深度学习面临的若干算法和计算挑战。尽管如此，当前的神经形态计算研究是由我们在执行确定性操作的计算平台上运行深度学习算法的完善概念驱动的。在本文中，我们认为在概率神经形态系统中采用不同的方式执行时间信息编码可能有助于解决该领域的一些当前挑战。本文将超顺磁隧道结视为一种潜在的途径，以实现新一代脑启发计算，它结合了计算神经科学的两个互补见解的各个方面和相关优势 — — 信息如何编码以及计算如何在大脑中发生。硬件算法协同设计分析证明 97。由于时间信息编码，状态压缩的 3 层自旋电子学使随机脉冲网络在 MNIST 数据集上具有高脉冲稀疏度，准确率为 41%。
神经形态自旋电子学
神经形态计算使用受大脑启发的基本原理来设计电路，以卓越的能效执行人工智能任务。传统方法受到传统电子设备实现的人工神经元和突触的能量区域的限制。近年来，多个研究小组已经证明，利用电子的磁性和电学特性的自旋电子纳米器件可以提高能源效率并减少这些电路的面积。在已使用的各种自旋电子器件中，磁隧道结因其与标准集成电路的既定兼容性和多功能性而发挥着重要作用。磁隧道结可以用作突触，存储连接权重，用作本地非易失性数字存储器或连续变化的电阻。作为纳米振荡器，它们可以充当神经元，模拟生物神经元组的振荡行为。作为超顺磁体，它们可以通过模拟生物神经元的随机尖峰来实现这一点。磁结构（如畴壁或 skyrmion）可以通过其非线性动力学配置为用作神经元。神经形态计算与自旋电子器件的几种实现方式展示了它们在这一领域的前景。用作可变电阻突触时，磁隧道结可在联想记忆中执行模式识别。作为振荡器，它们可在储层计算中执行口语数字识别，当耦合在一起时，它们可对信号进行分类。作为超顺磁体，它们可执行群体编码和概率计算。模拟表明，纳米磁体阵列和 skyrmion 薄膜可作为神经形态计算机的组件运行。虽然这些例子展示了自旋电子学在这一领域的独特前景，但扩大规模仍面临一些挑战，包括
简单系统的统计力学
⇤⇤ 正如我们在基础热力学讲座中所看到的，“热就是热，功不同”。然而，对于磁系统，将功写为 − ~m · d ~ B ext 或 + ~ B ext · d ~m 总是会引起一些混淆。产生这种混淆的原因是，总磁场 ~ B 是外部场与顺磁体中感应场的总和，即 ~ B = ~ B ext + ~ B ind 。这些场由电流密度 ~ J = ~ J ext + ~ J ind 产生，并且所有三个场（总场、外部（自由）场和感应（束缚）场）均遵循安培定律， ~ r ⇥ ~ B = µ 0 ~ J ，其中 µ 0 是真空中的磁导率。为了计算出晶体所做的功的量，我们需要从系统的哈密顿量中去除外部场的贡献。不幸的是，这项任务并不简单，因为法拉第定律要求当系统的总磁场发生变化时，在产生外部场的装置中产生反电动势。换句话说，需要做功来维持外部电流和磁场。这个功，d W = − dt
用于能量存储和转换的纳米结构材料
可再生能源的转换和储存是我们实现从化石燃料经济向低碳社会转型的迫切挑战。我很难想象，如果没有材料科学和技术的进一步突破，这场革命会如何发生。事实上，当代材料史凸显了许多改变游戏规则的材料，这些材料对我们的生活产生了深远的影响，并有助于减少二氧化碳排放。高效光伏电池、蓝色发光二极管和锂离子电池阴极是基于知识的材料发展最具启发性的例子，它们经历了指数级的市场渗透，并获得了最高的科学奖项。这些成功案例与材料科学中的许多其他案例一样，都是建立在对纳米级相互关联的过程进行定制控制的基础上的，例如电荷激发、电荷传输和复合、离子扩散、插层以及物质和电荷的界面转移。纳米结构材料由于其超小的构造块和较高的界面体积比，为那些希望提高材料的能量转换效率或功率和能量密度的科学家提供了丰富的工具箱。纳米科学使材料定制工具的例子包括：（i）快速分离和收集光激发电荷，避免复合问题；（ii）由于表面积大而具有高催化活性；（iii）加速离子和原子沿纳米晶体界面的扩散，以及（iv）由于纳米结构表面的低反射率而增强的光收集。此外，纳米粒子（NPs）中还会出现新现象，例如表面等离子体共振，它极大地改变了金属和电磁场之间的相互作用，超顺磁性，将铁磁粒子变成集体顺磁体，以及激子约束，这会导致半导体量子点的尺寸相关颜色。本期特刊发表的 10 篇文章展示了纳米材料在能量存储和转换领域的不同应用，包括锂离子电池 (LIB) 电极及其他应用 [ 1 – 3 ]、光伏材料 [ 4 – 6 ]、热释电能量收集 [ 7 ] 和 (光) 催化过程 [ 8 – 10 ]。以下简要总结了这些科学贡献。目前正在研究用于替代 LIBs 中石墨的三种主要阳极材料：(i) 新型碳质材料，(ii) 转化型过渡金属化合物，以及 (iii) Si 和 Sn 基阳极。Dai 等人报道了通过脉冲激光沉积在纳米多孔氧化铝模板上制备的有序 SnO 2 纳米柱阵列的电化学性能，并用作 LIBs 的转化型阳极 [ 1 ]。有序的纳米柱结构为锂化/脱锂过程中的体积膨胀提供了充足的空间，提供了一种缓解影响转化型阳极的性能下降的策略。改进的结构完整性和稳定性使其在 1100/6500 次循环后仍能保持 524/313 mAh/g 的高比容量。在 Azib 等人的研究中，Si/Ni 3.4 Sn 4 复合阳极中 Si 纳米粒子的表面化学性质通过碳或氧化物涂层进行改性 [ 2 ]。在通过球磨制备复合材料的过程中，涂层大大降低了 Si 和 Ni 3.4 Sn 4 之间的反应。碳涂覆的 Si 粒子具有更好的锂化性能，可以提供超过