tungsten disulfide
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1 天有情绪数据
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深度学习自动化二维晶体管参数提取
研究人员开发了一种新颖的深度学习方法，用于自动化从二维（2D）晶体管中提取物理参数。该方法使用第二个神经网络来近似基于物理的器件模拟器，显著减少了精确拟合所需的数据量。该方法已成功应用于WS2晶体管，取得了较高的决定系数，并证明了其能够泛化到具有众多参数的复杂拟合场景。
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Google DeepMind 的 Co-Scientist 弥合了人工智能研究与现实世界实验之间的差距
Google DeepMind 发表了一篇新论文，详细介绍了 Co-Scientist，这是一个弥合模拟研究与现实世界实验之间差距的人工智能系统。该系统在多个科学领域展示了先进的能力，包括在医学基准测试中超越六个前沿模型，并设计了新颖的材料合成路线。Co-Scientist 还准确预测了生物现象并生成了同行评审的论文，其可靠性模块减少了幻觉和抄袭的发生。
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Gemini驱动的Co-Scientist加速现实世界科学发现
一篇新论文详细介绍了Co-Scientist，这是一个由Gemini驱动的多代理系统，旨在加速科学研究。该系统已在材料科学、生物学和计算机科学的实际应用中得到验证。在材料科学领域，它帮助设计了MXenes的前驱体路线并优化了半导体的生长配方。在生物学领域，它预测了细菌的群体感应表型；在计算机科学领域，它发现了一种在HealthBench上性能优于前沿模型并减少潜在临床危害的扩展架构。一项双盲研究表明，Co-Scientist的可靠性模…
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imec、ASML、台积电实现2D晶体管50nm间距
imec、ASML和台积电已成功在300mm晶圆上制造了互补型2D材料晶体管，实现了50nm的间距。这一突破将n型和p型晶体管与原子级薄的2D沟道集成在一起，是克服硅尺寸限制的重要一步。该工艺利用单次极紫外（EUV）曝光打印出短至28nm的沟道，94%的晶体管功能正常并表现出高开关电流比。通过集成两种极性并在标准生产设备上实现，利用新颖的“反向”薄膜晶体管流程解决接触电阻问题，这一成就标志着2D晶体管尺寸扩展的一个里程碑。