2、二维材料非易失性电阻式存储器与射频开关的研究进展

二维材料非易失性电阻式存储器与射频开关的研究进展

1 器件制备方法

1.1 交叉杆结构(Crossbar)

交叉杆结构的制备流程较为复杂,具体步骤如下:
1. 底部电极(BE)制备 :通过电子束光刻(EBL)对SiO₂/Si(285 nm)衬底进行图案化,然后沉积2 nm Cr(作为粘附层)和60 nm Au金属叠层。
2. 单层过渡金属二硫属化物(TMD)转移 :采用聚二甲基硅氧烷(PDMS)印章转移法将单层TMD转移到制备好的衬底上。具体过程为:使单层TMD与PDMS贴合,将衬底 - TMD - PDMS系统浸泡在去离子水中,利用SiO₂衬底的亲水性,让水扩散到TMD与衬底的界面,从而分离两层。接着将PDMS - TMD膜与目标衬底接触,剥去PDMS印章,使单层TMD留在目标衬底上。
3. 化学气相沉积(CVD)六方氮化硼(h - BN)转移 :使用聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)辅助的湿法转移法将CVD h - BN从Ni箔衬底转移到BE上。先在h - BN/Ni上旋涂一层薄的PMMA,然后在0.5 M过硫酸铵溶液中蚀刻掉Ni。在去离子水中冲洗PMMA/h - BN以去除蚀刻副产物,再用带有BE的目标衬底抬起。最后将其浸入丙酮中去除PMMA。
4. 顶部电极(TE)制备 :采用与BE相同的制备工艺进行图案化和沉积。

1.2 无光刻和无转移结构(Litho - free and transfer - free)

这种结构的制备相对简单,单层MoS₂和h - BN直

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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