XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSpintronic
外部磁性无磁性的旋转terahertz strong ...
1个网络科学技术学校，北京大学，北京100191，中国。2北京大学北京大学电子和信息工程学院，中国。3中国科学院物理研究所北京国家凝结物理实验室，中国北京100190。4材料科学与光电工程中心，中国科学院，北京100049，中国。5 Zhangjiang实验室，20120年上海，中国。6 Songshan Lake Materials Laboratory，Dongguan 523808，中国广东。 7物理和应用物理学，新加坡Nanyang Technological University的物理和数学科学学院，新加坡637371。 8上海大学上海大学物理科学技术学院，2011年，中国。6 Songshan Lake Materials Laboratory，Dongguan 523808，中国广东。7物理和应用物理学，新加坡Nanyang Technological University的物理和数学科学学院，新加坡637371。8上海大学上海大学物理科学技术学院，2011年，中国。8上海大学上海大学物理科学技术学院，2011年，中国。
使用注入锁定自旋电子二极管进行计算
图 2. (a) 对于 𝐼 𝑎𝑐,𝑀𝐴𝑋 = 70.7 μA 和 𝑓 𝑎𝑐 = 800 MHz，整流直流电压与施加到自旋转矩二极管的直流电流的关系图，蓝色圆圈是微磁模拟的结果，红线是抛物线拟合。 (b) 对于 (a) 中的相同 𝐼 𝑎𝑐,𝑀𝐴𝑋 和 𝑓 𝑎𝑐，固有相移 (空心方块) 和沿 x 轴的磁化幅度 (实心菱形) 与直流电流的关系。 (c) 固有相移与微波频率和直流电流的关系相位图，其中 𝐼 𝑎𝑐,𝑀𝐴𝑋 = 70.7 μA 。垂直线表示自振荡电流阈值 |𝐼 𝑡ℎ | = 0.056 mA 。水平线表示图 (a) 和 (b) 中使用的微波频率值。(d) 图 (c) 中用圆圈表示的工作点的施加电流 (左侧 y 轴) 和磁化强度 < 𝑚 𝑋 > 的空间平均 x 分量 (右侧 y 轴) 的时间轨迹。图中还标出了两个时间轨迹之间的时间偏移 Δ 𝑡。
采用自旋电子和新兴技术的神经形态计算
神经形态计算有望通过模仿人脑结构和功能的高效设备和电路为人工智能带来卓越功能。传统 CMOS 晶体管仅提供易失性开关，而新兴非易失性存储器技术提供的非易失性模拟行为有望成为神经形态计算系统的潜在硬件组件。特别是，忆阻器和自旋电子器件（其中除了电子电荷外还操纵电子自旋）因其仿生特性而受到广泛关注。在这个三讲的教程中，我将描述和分析在神经形态计算系统中使用自旋电子和新兴技术模拟神经生物学行为的各种技术。与遵循从物理到整个系统性能的单个设备垂直集成的传统演示不同，本课程评估了各种神经形态计算范例在人工神经网络中利用新兴技术行为的有效性。
用于超级分辨率的自旋发射器
我们使用Spintronic Thz发射器研究了局部THZ场的生成，以增强微米大小的成像的分辨率。远面成像，波长高于100 l m，将分辨率限制为该数量级。通过使用光学激光脉冲作为泵，可以将Thz Field Genert固定在激光束聚焦的区域。由于激光束聚焦而引起的生成的THZ梁的差异要求成像的物体在THZ场波长以下的距离处靠近生成位。我们根据自旋电流在COFEB/PT异质结构中通过FS-LASER脉冲产生THZ辐射，并通过商业低温种植-GAA（LT-GAAS）Auston Switches检测到它们。通过应用具有电动阶段的2D扫描技术来确定THZ辐射的空间分辨率，从而可以在子微米计范围内进行台阶尺寸。在近距离限制内，我们在千分尺尺度上在激光斑点大小的尺寸上实现空间分辨率。为此，在由300 nm SiO 2间隔层隔开的旋转发射器上蒸发了金测试模式。将这些结构相对于飞秒激光斑点（生成THZ辐射）允许测定。刀边方法在1 THz时产生的全宽半宽度梁直径为4：9 6 0：4 l m。在简单的玻璃基材上沉积自旋发射器异质结构的可能性使它们在许多成像应用中具有近距离成像的候选者。
超短terahertz电磁脉冲的自旋来源
Terahertz（THz）辐射覆盖了约0.1至30 THz的范围。它在基础研究和未来应用中拥有巨大的希望，1,2，因为THZ频率范围与物质的所有阶段，即等离子体，气体，液体和固体相吻合。3，例如，THZ辐射可以共同引起传导 - 电子传输，等离子体，激子，库珀对，Phonons或镁元。4因此，THZ光谱是研究广泛材料中基本过程的强大工具。thz辐射不仅是一种探针：高振幅THZ来源的发展可以控制物质5-7的集体激发，例如8-11的磁铁中的磁子或驾驶phonons。目前，THZ电场在台式系统中达到1 mV/cm的峰值强度，并且在大规模用户设施（例如自由电子激光器）中超过10 mV/cm。17在激发脉冲激发时，最近观察到了物质的不同阶段（例如，拓扑，磁性和结构）之间的超快切换。8,18–25 THZ激发也可以与其他良好的实验探针（例如角度分辨光发射光谱，26个扫描隧道显微镜，27-29或X射线衍射）结合使用。30,31将THZ光谱与如此强大的
带射频的卷积神经网络，带有射频旋转纳米驱动器
摘要卷积神经网络（Lecun and Bengio 1998脑理论与神经网络手册255-58； Lecun，Bengio和Hinton 2015 Nature 521 436-44）在现代信号处理和机器视觉中是最先进的，无处不在。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。 这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。 SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。 然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。 在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。 这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。 我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。 我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。 我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。对于每个人，我们解释了如何同时调整许多人工突触，从而利用了突触重量共享特定的卷积。我们通过使用自旋振荡器作为人工微波神经元来展示如何通过使用自旋振荡器在卷积层之间传输信息。最后，我们模拟了这些射频谐振器和自旋振荡器的网络，以求解MNIST手写数字数据集，并获得与软件卷积神经网络相当的结果。由于它可以与纳米设备的单一步骤完全平行运行卷积神经网络，因此本文提出的架构对于需要机器视觉的嵌入式应用程序（例如自主驾驶）很有希望。
电荷载流子的自旋极化态的积累和自旋电子电池
考虑了基于材料的自旋阀，其中自旋翻转通过电荷载流子的空间分离而受到抑制，同时保持阀体积的电中性。讨论了将这些阀用作电池的可能性。结果表明，如果控制阀两端的电位差，可能会出现“魔鬼阶梯”等不相容性效应，这与电池充电和放电时发生的库仑相互作用和电子重新分布有关。预测了随着阀中费米能级的变化，传导电子的自发自旋极化的出现和消失的影响。这种自旋阀还可用于实现自旋电子存储单元、超级电容器和类似设备。
基于磁隧道结换能器的缩放多数逻辑合成自旋电子电路的基准测试
摘要 — 自旋电子逻辑器件最终将用于混合 CMOS-自旋电子系统，该系统通过传感器在磁场和电域之间进行信号相互转换。这强调了传感器在影响此类混合系统整体性能方面的重要作用。本文探讨了以下问题：基于磁隧道结 (MTJ) 传感器的自旋电子电路能否胜过其最先进的 CMOS 同类电路？为此，我们使用 EPFL（洛桑联邦理工学院）组合基准集，在 7 nm CMOS 和基于 MTJ 传感器的自旋电子技术中合成它们，并在能量延迟积 (EDP) 方面比较这两种实现方法。为了充分利用这些技术的潜力，CMOS 和自旋电子实现分别建立在标准布尔门和多数门之上。对于自旋电子电路，我们假设域转换（电/磁到磁/电）是通过 MTJ 执行的，计算是通过基于域壁 (DW) 的多数门完成的，并考虑了两种 EDP 估计方案：(i) 统一基准测试，忽略电路的内部结构，仅将域传感器的功率和延迟贡献纳入计算，以及 (ii) 多数-反相器-图基准测试，还嵌入了电路结构、相关关键路径延迟和 DW 传播的能量消耗。我们的结果表明，对于统一情况，自旋电子路线更适合实现具有少量输入和输出的复杂电路。另一方面，当也通过多数和反相器综合考虑电路结构时，我们的分析清楚地表明，为了匹配并最终超越 CMOS 性能，MTJ 传感器的效率必须提高 3-4 个数量级
Memristive，Spintronic和2D基于材料的设备，以改进和补充计算硬件
最值得注意的是，人工智能（AI）和机器学习（ML）在广泛增长的以数据为中心的技术中是必不可少的，包括物联网（IoT），运输，医学，安全和娱乐。现在已经认识到，AI可能存在与巨大的计算需求相关的严重方法[2]，这在能源消耗中直接反映了。这是不可持续的，并且正在迅速成为关键的社会挑战。ML中对计算能力的飙升需求大大超过了通过Moore的规模或创新的建筑解决方案进行的改进。从2012年到2020年，最先进的AI的硬件性能提高了317倍。 [3]这不足以满足AI应用程序不断增长的计算需求。最先进的AI模型的规模和培训费用也在增加，从2012年的几美元到2020年的数百万美元。[4]迫切需要开发新的技术来解决这个问题，并建立有效的AI系统，最近变得急剧。从根本上讲，低能计算元素非常需要，包括基于与互补金属 - 氧化物 - 半导体（CMOS）晶体管实现布尔逻辑不同的物理原理的元素。
收集热涨落能量的分子自旋电子引擎中的量子优势
经典发动机将热量从热源转移到冷源，方法是使用工作物质 (WS) 将热量依次与每个热源接触。这种热的上游流动在热力学上增加了发动机的熵。在此过程中，自然会限制发动机的最大效率，该效率不能超过由两个热源的温度比决定的理想值。卡诺于 1824 年证明了这一极限，体现了热力学第二定律。量子发动机可以通过重新调整其基本概念来超越这一限制。理论 [1–4] 和实验 [3,5–7] 都表明，可以从量子系统中获取额外的工作能力，称为“能效”。理论上，这些发动机的运行可以分为“冲程”，以模仿自然界的最小作用原理。[3] 冲程的作用以其持续时间和速率为特征