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hafnium(IV) oxide
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新的机器学习方法将半导体器件模拟速度提升10,000倍
研究人员开发了一种新颖的半导体器件模拟方法，将机器学习电子结构模型与量子输运求解器相结合。该新框架提供了显著的加速，比传统的密度泛函理论快10,000倍，能够模拟超过20,000个原子的器件，同时保持高精度。该方法应用于研究基于二硫化钼（MoS2）的场效应晶体管，揭示了半导体-氧化物界面处配位不足的金属原子对电子电流有关键影响。
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NextCrystal框架使用LLM进行高级晶体结构预测
研究人员开发了NextCrystal，一个新颖的晶体结构预测生成框架，该框架利用了大型语言模型和扩散骨干网络。该方法直接从原子化学计量学生成Wyckoff位点模式，无需数据库查找，并通过高效的束搜索解决了对称性执行的组合复杂性。NextCrystal在基准测试中展示了最先进的性能，并识别出一种新的、动态稳定的氧化铪(IV)相。