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Enregistrement W2982134097 · doi:10.1002/adma.201905433

Magneto‐Memristive Switching in a 2D Layer Antiferromagnet

2019· article· en· W2982134097 sur OpenAlexafffund
Hyun Ho Kim, Shengwei Jiang, Bowen Yang, Shazhou Zhong, Shangjie Tian, Chenghe Li, Hechang Lei, Jie Shan, Kin Fai Mak, Adam W. Tsen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeFundamental Research Funds for the Central UniversitiesMinistry of Science, ICT and Future PlanningCanada First Research Excellence FundNational Research Foundation of KoreaAir Force Office of Scientific ResearchNational Key Research and Development Program of ChinaRenmin University of ChinaOffice of Naval ResearchNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNeuromorphic engineeringMaterials scienceCondensed matter physicsHysteresisAntiferromagnetismQuantum tunnellingMemristorMagnetizationElectric fieldMagnetoMagnetoresistive random-access memorySpin (aerodynamics)Coupling (piping)Field (mathematics)FerromagnetismResistive touchscreenOptoelectronicsMagnetic fieldNanotechnologyVoltageElectronic engineeringRandom access memoryElectrical engineeringPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Memristive devices whose resistance can be hysteretically switched by electric field or current are intensely pursued both for fundamental interest as well as potential applications in neuromorphic computing and phase‐change memory. When the underlying material exhibits additional charge or spin order, the resistive states can be directly coupled, further allowing electrical control of the collective phases. The observation of abrupt, memristive switching of tunneling current in nanoscale junctions of ultrathin CrI 3 , a natural layer antiferromagnet, is reported here. The coupling to spin order enables both tuning of the resistance hysteresis by magnetic field and electric‐field switching of magnetization even in multilayer samples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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