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Enregistrement W3209232797 · doi:10.1109/tmag.2022.3149664

Advances in Magnetics Roadmap on Spin-Wave Computing

2022· preprint· en· W3209232797 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Reservoir Computing
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilDivision of Materials ResearchFundação para a Ciência e a TecnologiaLeibniz-GemeinschaftEngineering and Physical Sciences Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeArmy Research OfficeLaboratoires d'excellence Nanostructures en Interaction avec leur EnvironnementLeverhulme TrustRussian Science FoundationEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónS. N. Bose National Centre for Basic SciencesNarodowe Centrum NaukiIkerbasque, Basque Foundation for ScienceDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationAustrian Science FundUniversity of GlasgowSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungBundesministerium für Wirtschaft und TechnologieOffice of ScienceAcademy of FinlandRussian Foundation for Basic ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekComunidad de MadridAgence Nationale de la RechercheCentrum för idrottsforskningDeutsche ForschungsgemeinschaftGlobal Collaborative Research, King Abdullah University of Science and TechnologyNational Research Foundation of UkraineCentre National de la Recherche ScientifiqueIntel CorporationNational Science Foundation
Mots-clésMagnonicsNeuromorphic engineeringComputer scienceScalabilityPhysicsArtificial intelligenceQuantum mechanicsSpin polarization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnonics addresses the physical properties of spin waves and utilizes them for data processing. Scalability down to atomic dimensions, operation in the GHz-to-THz frequency range, utilization of nonlinear and nonreciprocal phenomena, and compatibility with CMOS are just a few of many advantages offered by magnons. Although magnonics is still primarily positioned in the academic domain, the scientific and technological challenges of the field are being extensively investigated, and many proof-of-concept prototypes have already been realized in laboratories. This roadmap is a product of the collective work of many authors, which covers versatile spin-wave computing approaches, conceptual building blocks, and underlying physical phenomena. In particular, the roadmap discusses the computation operations with the Boolean digital data, unconventional approaches, such as neuromorphic computing, and the progress toward magnon-based quantum computing. This article is organized as a collection of sub-sections grouped into seven large thematic sections. Each sub-section is prepared by one or a group of authors and concludes with a brief description of current challenges and the outlook of further development for each research direction.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · 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