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具有二维材料和范德华异质结构的自旋电子学
摘要 我们简要总结了 15 多年来对基于二维材料 (2DM) 的自旋电子学的深入研究，这些研究使我们深入了解了基本的自旋传输机制、磁隧道结和自旋轨道扭矩器件中的新功能，以及使石墨烯成为自旋活性材料的强大而前所未有的邻近效应能力。尽管基于 2DM 的功能性器件和相关异质结构的组合不断增加，但我们概述了仍然阻碍自旋电子学在自旋逻辑和非易失性存储器技术中的实际应用的关键技术挑战。最后，我们提到了当前和未来的方向，这些方向将保持基于 2DM 和范德华异质结构的超紧凑自旋电子学领域的发展势头。
空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
dong-keun ki
• Nano-engineering symmetry, interactions and topology in Flatlands (atomically thin 2D crystals) : Understand the role of symmetry in various interaction-driven phenomena : Investigate new moiré physics : Engineer new collective/topological quantum phenomena in ‘designer' Flatlands • Flatlands quantum electronics : Realize the devices with new functionality : Harnessing nontrivial transport properties originating from the非零浆果曲率：创建访问弹道传输方式的功能设备•设计和建立实验，可以更深入地了解现象（例如，离子 - 液体门控，热电和自旋测量等）•拓扑量子设备：低维系统中的新拓扑•新材料和设备体系结构：演示收获电子量子性质的新设备体系结构：探索新物理学的新材料
量化动态激励下的轨道自旋矩比
磁化动力学的轨道分量（例如由铁磁共振 (FMR) 激发的轨道分量）可能在纳米磁性器件中产生“轨道电子”效应。然而，区分轨道动力学和自旋动力学仍然是一个挑战。在这里，我们采用 X 射线磁圆二色性 (XMCD) 来量化 Ni 80 Fe 20 薄膜中 FMR 诱导动力学的轨道分量和自旋分量之间的比率。通过在 Ni L 3 ; 2 边缘应用 XMCD 求和规则，我们获得动态磁化的轨道自旋比为 0.108 6 0.005。该值与静态磁化的 0.102 6 0.008 一致，使用与动态 XMCD 实验相同的 X 射线束配置进行探测。所展示的方法提出了一种可能的途径，可以将轨道电子效应与磁性介质中的自旋电子对应物区分开来。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
fe3gate2/wse2/fe3gate2 van der wa der waals异质结构
磁性隧道连接点（MTJ）是非挥发性随机访问记忆（MRAM）技术的领先存储成分。1,2它由夹在两个磁层层之间的薄隧道屏障层组成，提供快速开关速度，高耐力和低功耗。3，随着大数据和物联网的不断增长，优化了MTJ的运营，以实现较低的能源消耗以获得高密度记忆，并且更快的数据处理变得至关重要。4一种有效且易于访问的方法来操纵MTJ，正在使用电场，该电场在铁磁/铁电力多性异质结构中实现。5 MTJ Spintronic设备的行为和性能受到异质结构之间的界面的显着影响。4因此，实现MTJ的高质量接口对于充分利用其功能并增强数据处理速度至关重要。二维（2D）范德华（VDW）磁铁的出现为结构VDW异质结构提供了有前途的途径，与原子尖锐的互相互相互相互相耦合，6 - 14，这使得它使IT可以探索MTJ Pertronic设备的新颖电子控制。4,15近年来，在全VDW MTJ中，在带有隧道屏障HBN，MOS 2和INSE的全VDW MTJ中，在自旋阀设备中进行了显着的前进。16 - 21个最近的研究在低温下通过VDW异质结构中的电子均值报道了TMR。23 - 2516然而，在室温下实现TMR操作的电气控制仍然是一个持续的挑战，迄今为止，VDW异质结构尚未实现室温可调TMR。永远，发现2D VDW铁磁（FM）金属Fe 3 Gate 2，22，其在室温高于室温（居里温度≈350 - 380 K）上表现出强烈的铁磁作用，并稳健的大型垂直磁性各向异性，可以打开VDW旋转器件中房间温度旋转操作的可能性。
![arXiv:2004.12348v1 [cond-mat.mes-hall] 2020 年 4 月 26 日](/simg/6\625ea046803313bde378907a3dd29932be91b0b1.webp)
arXiv:2004.12348v1 [cond-mat.mes-hall] 2020 年 4 月 26 日
在本研究中，我们通过测量逆自旋霍尔效应，用实验证明了传播的 SPP 诱导自旋电流，首次证明了传播的 SPP 和自旋电流之间的相互转换性。为了确认 SPP 诱导自旋电流的存在，需要消除由激光引入局部加热引起的其他寄生效应，比如自旋量热器产生的自旋电流。这通过三项测量实现了；(i) 逆自旋霍尔效应的反向对准，(ii) s 和 p 极化引入，以及 (iii) 逆自旋霍尔效应的入射角依赖性。所展示的结果可用于开发基于 SPP 的光自旋电子耦合器，作为自旋电子器件和光学数据传输或存储之间的接口。
通过量子自旋传感器对具有可变波矢的磁振子激发进行纳米级检测
摘要：我们报道了通过近距离氮空位 (NV) 单自旋传感器对磁性绝缘体 Y 3 Fe 5 O 12 薄膜中具有宽波矢范围的磁振子进行光学检测。通过多磁振子散射过程，激发的磁振子在 NV 电子自旋共振频率下产生波动磁场，从而加速 NV 自旋的弛豫。通过测量 NV 中心发射的自旋相关光致发光的变化，可以光学访问波矢可变至 ∼ 5 × 10 7 m − 1 的磁振子，从而为揭示磁系统中潜在的自旋行为提供了另一种视角。我们的结果凸显了 NV 单自旋量子传感器在探索新兴自旋电子材料的纳米级自旋动力学方面提供的重大机遇。关键词：量子传感、氮空位磁力仪、自旋波、磁绝缘体
隐形眼镜嵌入式全息指针
在本文中，我们提出了一种称为自旋扭矩二极管（STD）的纳米级旋转射频（RF）检测器的电气模型。提出了一种用于模型参数提取的完整方法。得出了与STD的等效电路，并将设备电阻非线性的建模与自旋扭转二极管效应一起。提出了一种详细的逐步方法，以使用常规的直流测量，RF散射参数（S-Parameter），连续波和功率表征提取模型参数。参数提取后，与单个STD的测量结果进行了比较，成功验证了模型。最后，提出的STD电气模型用于预测基于2-STD的RF检测器体系结构的行为。仿真结果突出了提出的建模方法的兴趣，以研究合适的RF检测器体系结构，以提高单个或多体RF检测的RF-DC转换效率。
卟啉纳米纤维中的阳离子偏极化
在有机p-缀合的寡聚物中，未配对电子的远距离离域化是实现分子晶体管中高电荷载体迁移率的重要要求。我们已经研究了一系列B，Meso，B-边缘粘合剂的卟啉低聚物的自由基阳离子，由CW-EPR，1 h和14 N Endor，Hyscore和Vis-Nir-Mir Simals支持，由CW-EPR，1 h和14 n N Endor，Hyscore和Vis-Nir-Mir样品组合，由CW-EPR，1 h和14 n N NOM组成。结果表明，在十多个卟啉单元中，自由基阳离子的连贯离域化，这对应于有效的连贯长度> 8.5 nm。我们发现自由基自旋密度的分布非常不均匀，并且随着定位长度的增加（在50 K时高达Tm≈4µs），相位记忆时间增加。这项研究为设计分子电子和旋转材料的设计开辟了新的途径。