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World File Search System磁致
电场控制磁_V3_4Oct2020
I. 总结 3 II. 介绍：3 II.1 宏观系统视角 3 II.2 新范式的必要性：5 II.3 计算中的能源效率 6 II.4 机遇 7 II.5 能源消耗的关键作用 8 III. 多铁性和磁电性 10 III.1 磁电耦合的对称性和基本原理 11 III.2 多铁性和磁电材料 11 III.3 创建多铁性和磁电材料的途径 12 III.4 作为模型多铁性的铋铁氧体 13 III.5 铋铁氧体中的化学取代 16 III.6 化学和弹性相平衡 17 III.7 其他物理现象 19 III.8 理论研究 20 III.9 多铁性中的畴和畴壁 21 IV.磁电耦合 24 IV.1 磁电耦合和异质结构 24 IV.2 混合磁态和纳米复合材料的电场控制 29 IV.3 通过界面交换耦合实现磁取向的电场控制 31 IV.4 磁态的电场控制 33 V. 基于多铁性的超低功耗逻辑存储器设备 34 VI. 高频应用 38 VII. 挑战与机遇 38 VIII. 致谢 41 IX. 参考文献 42
经颅磁刺激研究
1 弗吉尼亚大学生物系，弗吉尼亚州夏洛茨维尔 22904，美国；birgittatl@gmail.com 2 东北大学工程系，马萨诸塞州波士顿 02115，美国；vkanpa184@gmail.com 3 东北大学生物系，马萨诸塞州波士顿 02115，美国；mayatcrawford@gmail.com 4 卫斯理大学心理学系，康涅狄格州米德尔顿 06457，美国；melfilali2001@gmail.com 5 汉密尔顿学院心理学系，纽约州克林顿 13323，美国；joakes@hamilton.edu 6 乔治华盛顿大学生物系，华盛顿特区 20052，美国；Amjonasz@gmail.com 7 印第安纳大学牙科系，印第安纳州布卢明顿 47405，美国； akdisney2@gmail.com 8 认知神经影像实验室，207 Science Hall，蒙特克莱尔州立大学，新泽西州上蒙特克莱尔 07043，美国 * 通讯地址：keenanj@montclair.edu；电话：+ 1-862-596-0448
超导体/铁磁异质结构
Al 中的自旋寿命。（c）由不同自旋轨道耦合强度参数（b 分别为 0.1、0.02 和 0.005）的隧道磁阻 (TMR) 比推导的自旋寿命的温度依赖性。（d）超连续磁共振涡旋介导的自旋电流示意图。上平面：自旋角动量和超连续磁共振涡旋涡度之间的嬗变。下图：磁性绝缘体 (MI)/SC/MI 结构中通过超连续磁共振涡旋液体进行自旋传输的理论预测。（e）用于探测磁振子和涡旋之间耦合的 Nb/Py 异质结构的器件结构。金电极用作天线来激发和检测 Py 中的磁振子自旋波。（f）归一化的磁振子自旋波传输图与平面外磁场和自旋波频率的关系。两个带隙特征与第一和第二布拉格散射条件吻合得很好。 (bc) 改编自参考文献 [8]，经许可，版权归 Springer Nature 2010 所有。(d) 改编自参考文献 [9]，经许可，版权归 APS 2018 所有。(ef) 改编自参考文献 [41]，经许可，版权归 Springer Nature 2019 所有。
71磁各向异性和运输...
在这里，我们报告了金属Kagome Ferromagnet Fe 3 Sn中的磁依属性各向异性（MAE）和电荷运输的相互作用。我们揭示了纵向电阻率和异常电阻率的大型各向异性。我们的发现表明，霍尔电阻率的各向异性比在宽温度范围内（2K≤t≥300K）在磁环替型各向异性（K u）线性缩放（k u）（图1（a）），表明旋转式耦合（SOC）是驱动两种旋转型机制和驱动Anisotropic promities的基础机制。材料特异性的Ab-Initio计算进一步表明，由自旋轨道耦合引起的FERMI水平附近的频带的磁重建负责浆果曲率的各向异性行为（图1（B- C）），因此，对于Fe 3 Sn中的大型动态HALL效应。
重复经颅磁的功效...
背景：中风，一种急性神经功能障碍，在潜在的死亡中构成了健康挑战，成为长期残疾的主要原因。本研究探讨了重复的经颅磁刺激（R-TMS）与医疗康复在增强中风患者运动强度的功效，并将其与标准疗法进行比较，重点是医学研究委员会的得分。目的：中风是由神经功能障碍引起的急性表现，持续≥24小时或由于血管疾病导致死亡。该研究旨在确定R-TMS疗法在改善中风患者运动强度的有效性，并根据医学研究委员会的得分将其与标准疗法进行比较。方法：一项针对POST对照组设计的准实验研究涉及30位受访者通过中风单元和门诊诊所的连续采样选择。使用Mann-Whitney U检验分析了以医学研究委员会得分测量的上肢肌肉力量，其显着性水平为p <0.05。结果：R-TMS组（20.56）的测试后排名值超过了非R-TMS组（10.46）。Mann-Whitney U检验表明，两组之间的医学研究委员会得分的平均排名有显着差异（P <0.05，0.001），强调了R-TMS治疗在增强运动强度方面的功效。结论：这项研究表明，与仅接受医疗康复的患者相比，接受标准疗法和经颅磁刺激的中风患者在肢体运动强度方面表现出改善。R-TMS组显着显示出肢体运动强度的显着增加。关键字：运动强度的提高，R-TMS，中风
尺寸纳米磁回路
为了充分理解基因功能，在某个时候，有必要研究完整生物体的影响。在1980年代后期创造了第一只淘汰老鼠的创建引起了整合生理学领域的革命，这种革命一直持续到今天。在选择遗传修饰策略时，有许多复杂的选择，其中一些将在本综述中涉及，但主要重点是突出由于体内心脏表型的解释而引起的潜在问题和陷阱。作为典范，我们将仔细检查心脏能量学领域，并尝试了解肌酸激酶（CK）能量缓冲和运输系统在完整生物体中的作用。这个故事强调了遗传背景，性别和年龄的混杂影响，以及根据滥交蛋白和代谢冗余而解释淘汰模型的困难。它将考虑转基因过表达的剂量依赖性效应和意外后果，以及在体内表型技术的背景下需要进行实验性严格的结果。本次审查不仅将使心脏能量学领域具有清晰度，而且还将帮助非专家评估和批判性地评估由体内遗传修饰引起的数据。
铁磁（SB，V）2 ...
3D元素掺杂剂。因此，由于存在无量化边缘状态而导致的量子反转对称性可能会导致量子异常效应（qahe）的检测。[10–12]预计此类设备与常规超导体的组合可以容纳Majorana Fermions，这些设备适用于用于拓扑量子计算机的编织设备。[13,14]由于真实材料的频带结构很复杂，因此在较高温度下实现Qahe或Majoraana fermions是一项挑战。需要高度精确的频带结构工程来有效抑制散装带的贡献。迄今为止，这构成了基于Qahe开发实用设备的主要限制障碍之一。因此，不可避免的是对TI的频带结构的更深入的了解。shubnikov – de Hass（SDH）振荡是一种通常在干净的金属中观察到的量子相干性，其中电荷载体可以在没有杂志的网络下完成至少一个完全的回旋运动而无需杂物散射。[15]可以从振荡期和温度依赖性振幅变化中提取诸如费米表面拓扑和无均值路径之类的财富参数。[16]量子振荡已被广泛用作研究高温超导体和拓扑材料的工具。[17–20]最近观察到ZRTE 5中三维（3D）量子霍尔效应（QHE）的观察吸引了进一步的热情研究ti Mate的量子振荡。[24,27]但是，未观察到远程FM顺序。[21]在二进制化合物，BI 2 SE 3，BI 2 TE 3和SB 2 TE 3散装晶体和薄片中观察到了量子振荡。[22–25]在这些系统中，振荡起源于表面状态或散装带，具体取决于化学电位的位置。[26]最近，在掺杂的Ti单晶的3D元素中发现了量子振荡，例如Fe掺杂的SB 2 TE 3和V掺杂（BI，SN，SB）2（TE，S）3。结果促使制备相似材料的薄膜，并具有与高迁移率拓扑表面状态共存的FM顺序的潜力。到目前为止，据我们所知，只有少数报道观察到磁掺杂的TI中的量子振荡，例如V型（BI，SB）2 TE 3，Sm-Doped Bi 2 Se 3。[28,29]但是，
![利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9387ec6c0b051bb435b36d1f49766d3c18604346.png)
利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计
