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具有 Hf1-xZrxO2 栅极结构的低压工作 2D MoS2 铁电存储晶体管
铁电场效应晶体管 (FeFET) 因其良好的工作速度和耐用性而成为一种引人注目的非易失性存储器技术。然而，与读取相比，翻转极化需要更高的电压，这会影响写入单元的功耗。在这里，我们报告了一种具有低工作电压的 CMOS 兼容 FeFET 单元。我们设计了铁电 Hf 1-x Zr x O 2 (HZO) 薄膜来形成负电容 (NC) 栅极电介质，这会在少层二硫化钼 (MoS 2 ) FeFET 中产生逆时钟极化域的磁滞回线。不稳定的负电容器固有支持亚热电子摆幅率，因此能够在磁滞窗口远小于工作电压的一半的情况下切换铁电极化。 FeFET 的开/关电流比高达 10 7 以上，在最低编程 (P)/擦除 (E) 电压为 3 V 时，逆时针存储窗口 (MW) 为 0.1 V。还展示了强大的耐久性 (10 3 次循环) 和保留 (10 4 秒) 特性。我们的结果表明，HZO/MoS 2 铁电存储晶体管可以在尺寸和电压可扩展的非易失性存储器应用中实现新的机会。
通过放电等离子烧结和经典技术获得的多铁性 PFN-铁氧体复合材料的电物理特性
摘要 本研究获得了基于铁电磁 PbFe 1/2 Nb 1/2 O 3 粉末和铁氧体粉末（锌镍铁氧体，NiZnFeO 4 ）的多铁性（铁电-铁磁）复合材料（PFN-铁氧体）。陶瓷 PFN-铁氧体复合材料由 90% 粉末 PFN 材料和 10% 粉末 NiZnFeO 4 铁氧体组成。陶瓷粉末采用传统工艺方法合成，采用粉末煅烧，而复合粉末的致密化（烧结）采用两种不同的方法进行：（1）自由烧结法（FS）和（2）放电等离子烧结（SPS）。对复合 PFN-铁氧体样品进行了热测试，包括直流电导率和介电性能。此外，还在室温下测试了复合材料样品的 XRD、SEM、EDS (能量色散谱) 和铁电性能 (磁滞回线)。在工作中，对用两种方法获得的 PFN-铁氧体复合材料样品的测量结果进行了比较。多铁性陶瓷复合材料的 X 射线检查证实了来自复合材料铁电 (PFN) 基质的强衍射峰以及由铁氧体组分引起的弱峰。同时，研究表明不存在其他不良相。这项研究的结果表明，通过两种不同的烧结技术 (自由烧结法和放电等离子烧结技术) 获得的陶瓷复合材料可以成为功能应用的有前途的材料，例如，用于磁场和电场传感器。
基于二维铁电半导体极化切换的高线性和对称突触记忆晶体管
基于人工突触的受脑启发的神经形态计算硬件为执行计算任务提供了有效的解决方案。然而，已报道的人工突触中突触权重更新的非线性和不对称性阻碍了神经网络实现高精度。在此，这项工作开发了一种基于 α -In 2 Se 3 二维 (2D) 铁电半导体 (FES) 中的极化切换的突触记忆晶体管，用于神经形态计算。α -In 2 Se 3 记忆晶体管利用记忆晶体管配置和 FES 通道中电配置极化状态的优势，表现出出色的突触特性，包括近乎理想的线性度和对称性以及大量可编程电导状态。因此，α -In 2 Se 3 记忆晶体管型突触在模拟人工神经网络中的数字模式识别任务中达到了 97.76% 的高精度。这项工作为在先进的神经形态电子学中使用多端 FES 记忆晶体管开辟了新的机遇。
钛酸钡纳米晶体中应变条纹网络的行为越过其铁电相变
八面体外壳。它具有最低温度的菱形晶格（三角形晶体系统，r3m），在-70°C时在-70°C下的正交晶格（B2mm），在5°C下以5°C的四方晶格（P4mm），并在120°C [30°C [3，4 4°C [3，4 4°C [3，4 c [3，4）。它也显示出滞后，在加热和冷却之间的过渡温度存在差距。在眼镜中也可以看到这样的过渡延迟，这意味着系统的一阶转变，其中系统需要时间和激活能才能完成过渡。在BTO中，据信激活来自与自发极化的不同比对相关的差异[5-7]。BTO中的铁电性来自晶格中的对称性破裂，在远距离库仑力和短距离排斥之间存在微妙的平衡
神经后域随机化
摘要：结合域随机化和强化学习是一种广泛使用的方法，可以获得可以弥合模拟与现实之间差距的控制策略。但是，现有方法对域参数分布的形式进行了限制假设，该假设阻止了它们利用域随机化的全部功能。通常，选择每个参数的概率分布（例如，正常或统一）的受限制家庭。此外，基于深度学习的直接方法需要不同的模拟器，这些模拟器要么不可用，要么只能模拟有限的系统。这种僵化的假设降低了域在机器人技术中的适用性。基于最近提出的无神经可能性的内引入方法，我们引入了神经后域随机化（NPDR），这是一种算法，该算法在从随机模拟器中学习策略和在贝叶斯时尚中的模拟器参数上的策略之间交替。我们的方法仅需要一个参数化的模拟器，粗糙的先验范围，一个策略（可选的具有优化例程）和一小部分现实世界观察。最重要的是，域参数分布不限于特定族，可以将参数关联，并且模拟器不必可区分。我们表明，所提出的方法能够充分地在域参数上适应后部，以更紧密地匹配观察到的动力学。此外，我们证明了NPDR可以使用比可比算法更少的现实世界推出来学习可转移的策略。
空间作为战斗域：
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gumbeli属的DNA条形码区域，来自Honshu
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