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自旋电子学模拟用于图像识别，性能媲美软件
研究人员开发了一种使用模拟自旋电子元件进行图像识别的新颖方法，特别是基于涡旋的自旋转移矩振荡器（STVO）。该方法通过数据驱动的Thiele方程方法（DD-TEA）进行模拟，无需进行大量的实验操作即可进行超参数调整和基准测试。将STVO动力学集成到极限学习机（ELM）中，并成功应用于MNIST、EMNIST-letters和Fashion MNIST数据集。模拟表明，STVO的非线性动力学可以实现与ReLU和sigmoid等传统软件激…
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新的机器学习方法预测二维材料中的磁性
研究人员开发了一种新的机器学习表示方法，称为对称性电子指纹（SEF），以更好地预测二维材料的磁性。与以往关注化学环境的方法不同，SEF 结合了晶体对称性和电子结构。这种方法可以准确地对磁序进行分类，并对磁矩和各向异性能进行回归，区分斯托纳铁磁性和超交换等不同的磁性机制。值得注意的是，SEF 的模型不确定性可以识别这些磁相相互竞争的材料，表明可能存在复杂的磁行为。