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众所周知,Si基材料已形成丰富的产业链,尤其在电子工业中十分重要。在集成电路、芯片、光学器件、金属门限晶体管(metal gate trans......
深度神经网络由于具有强大特征提取和表征的能力,已经在计算机视觉、自然语言处理、智能决策等方面展现了卓越的性能。近年来,深度......
许多氢化物在高压下有很高的超导临界温度。由于高压下的材料合成和观测表征十分困难,基于第一性原理计算的结构搜索方法是研究氢......
合金化是增加材料结构和性能多样性的重要手段.本文先从考虑最近邻相互作用的Ising模型出发,通过铁磁耦合研究二元合金的低温相分......
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总结了十多年来LCC实验室在分子模型化方面的主要研究进展。文章分为6 个方面: (1) 结构数据库的引进、开发、和推广应用;(2) 支持结构优化的方......
太阳能电池等新能源应用,可改善经济发展与环境保护的矛盾,减轻对不可再生能源的依赖,调节能源资源供求失衡现状。新能源材料的开发与......
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基于第一性原理计算并结合经典的蒙特卡罗方法对镍团簇在钇稳定的氧化锆(YSZ)表面的各种稳定吸附构型进行了结构搜索,并得到了不同于......
为提升网络结构的寻优能力,提出一种改进的深度神经网络结构搜索方法。针对网络结构间距难以度量的问题,结合神经网络的结构搜索方......
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学位
本文首先使用第一性原理计算的方法深入研究了一系列由过渡金属元素和轻元素组成的化合物,从理论上计算分析此材料能否如人们预期......
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