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引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
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。
自旋电子学在微电子领域的机遇与挑战
B.Dieny 1 , ILPrejbeanu 1 , K.Garello 2 , P.Gambardella 3 , P.Freitas 4,5 , R.Lehndorff 6 , W.Raberg 7 , U.Ebels 1 , SODemokritov 8 , J.Akerman 9 , 10 , APir 11 , P.Ac . delmann 2 , A.Anane 13 , AVChumak 12, 14 , A.Hiroata 15 , S.Mangin 16 , M.Cengiz Onbaşlı 17 , Md'Aquino 18 , G.Prenat 1 , G.Finocchio 19 , L.Lopez Diaz , R.C. esenko 22 , P.Bortolotti 13 1. Univ. 1. 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CEA、CNRS、格勒诺布尔 INP、IRIG、SPINTEC，法国格勒诺布尔 2. 比利时鲁汶 Imec 3. 苏黎世联邦理工学院材料系磁学与界面物理实验室，瑞士苏黎世。 4. 国际伊比利亚纳米技术实验室（INL），葡萄牙布拉加 5. 系统与计算机微系统与纳米技术工程研究所（INESC MN），葡萄牙里斯本 6. Sensitec GmbH，德国美因茨 7. 德国英飞凌科技股份公司，德国应用科学研究所，德国明斯特 9. 瑞典哥德堡大学物理系 10. 瑞典皇家理工学院工程科学学院应用物理系 11. 德累斯顿—罗森多夫亥姆霍兹中心，离子束物理和物理研究所，德国迈兴 12. 凯泽斯劳滕工业大学和州立研究中心 OPTIMAS，德国凯泽斯劳滕 13. 法国国家科学研究中心泰雷兹公司巴黎南大学巴黎-萨克雷，帕莱索，法国 14. 维也纳大学物理学院，维也纳，奥地利 15. 约克大学电子工程系，赫斯灵顿，英国 16. 洛林大学让·拉穆尔研究所，南锡，法国 17. 科克大学，伊斯坦布尔，18. 佩科维奇，那不勒斯，意大利 19. 墨西拿大学数学与计算机科学系、物理科学与地球科学系，墨西拿，意大利 20. 萨拉曼卡大学应用物理系，萨拉曼卡，西班牙 21. 约克大学物理系，马德里材料研究所，英国 22 CSIC，西班牙
抗铁磁性旋转的新兴材料（来宾社论）
补偿磁铁的物理学：抗铁磁铁，磁磁补偿的铁磁铁和合成反铁磁铁非常丰富，有时是独一无二的和出乎意料的。补偿磁铁中允许的新效果类型包括：超快（THZ）动力学，伪粘合元素，（自我）补偿的天空，交错的拓扑结构以及与自旋极化三胞胎超导性的兼容性。因此，补偿磁铁的使用构成了开发新的旋转组件的范式转移，超出了传统的铁磁体的可能性。这个特殊的收藏品为读者提供了最新的材料开发项目，探讨了尖端的基本物理和有希望的补偿磁铁应用。可以将其分为七个主题组，每个组都处理该学科的当前和快速增长的分支。
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。
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
评估旋转记忆中包含的关键金属，特别关注PT替代以改善可持续性
由于其独特的属性组合：非挥发性，速度，密度和写入耐力，称为自旋转移磁性磁性随机接入记忆（STT-MRAM）的自旋记忆有望在物联网（IoT）的未来发展中起重要作用（IOT），并且在信息和通信技术中更笼统地发挥作用。这种类型的自旋装置通常是由材料制成的，其中一些可以归类为关键。最近的研究评估了磁随机访问记忆中包含的关键材料[1，2]。但是，在那些情况下，分析的记忆类型属于2000年代初期开发的第一代MRAM。如今，存储器设备被垂直于层平面磁化，并包含合成反铁磁铁（SAF）（SAF），该抗fiferromagnet（SAF）可为STT-MRAM参考层具有较低的流浪场提供高温。此SAF通常由钴（CO）和铂（PT）多层制成，抗铁磁性在薄扁桃（RU）层上耦合。由于铂金属（PGMS）的高体能量引起的，评估这些材料的普遍关注点是与其生产相关的环境风险。在这里首先报道对使用此类多层的环境和经济风险的评估，然后对其供应风险进行讨论。用CO/NI多层替换CO/PT多层替代可以导致与使用这些多层人士使用相关的能量需求或全球变暖潜力（GWP）的3-4个数量级。尽管如此，与PGMS相关的高供应风险仍然是提高意识的原因。基于垂直形状各向异性（PSA）的替代概念也可以在这些量中减少1-2个数量级。然而，对于Stt-Mram的情况，与硅晶片的质量相比，使用了少量的PGM层，这些硅晶片生长了这些类型的设备。因此，发现硅晶片制造的环境和经济影响要比STT-MRAM堆栈中纳入的PGM材料高得多。一个探索的可能性是基于Co/ni多层的SAF结构，其性能相似。还基于上述PSA概念提出了更具挑战性的选择。最后，我们解决了欧洲委员会确定的其他几种金属的案例，这些金属在MRAM（例如W或TA）中使用，最近都包括在2021年1月发布的欧盟冲突矿产法规中[3]。
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。
实际的A位点GD掺入NDFEO3钙钛矿晶格中，以诱导自旋应用的磁顺序过渡
在这里，我们研究了掺杂（X = 0、0.05和0.1）氧化二聚体（X = 0、0.05和0.1）的结构和磁性能的影响，该氧化物（NDFEO₃）纳米颗粒通过慢速溶液燃烧技术合成。X-射线衍射（XRD）分析证实了带有空间群PBNM的原晶晶体结构（JCPDS卡No。25 - 1149），并且随着GD掺杂浓度的增加，结晶石的尺寸从52 nm降至32 nm。场发射扫描电子显微镜（FESEM）揭示了具有一致粒径的良好组织和团聚的纳米颗粒。使用squid磁力计对所有样品的铁磁特征进行了磁性测量，随着GD掺杂浓度的增加，磁矩的增加。滞后曲线显示出雷神磁化的增加，并且凝固性从0.7 t增加到0.4 t。这些发现表明，GD掺杂的NDFEO纳米颗粒具有增强的磁矩和降低的凝聚力，降低了渗透率，对纺纱应用的潜力持有。
van der waals ferroelectrics
在散装3R-TMD晶体中，具有相同堆叠顺序的层组显示为三维双胞胎，被双边界的平面隔开。Here, we propose [10] the formation of two-dimensional (2D) electron/hole gases at twin boundaries, analyse their stable density in photo-doped structures, which appears to be in the range of n * ~8x10 12 cm -2 for electrons at both intrinsic mirror twin boundaries in bulk crystals and twisted twin boundaries in structures assembled from two thin mono-domain films.我们还预测了组装双胞胎之间的扭角值的“魔法”值，为此，累积的载体密度，n *和moiré模式之间的可相差性将促进形成强相关的电子状态，例如wigner晶体。参考文献[1] F. Ferreira等，科学报告11，13422（2021）