成果 | 厦大物理二维材料物性调控课题组在双层石墨烯扭角快速识别深度学习领域取得新进展
近期，厦门大学二维材料物性调控课题组通过机器学习方法结合拉曼光谱表征，实现转角石墨烯全角度快速识别。利用拉曼光谱与深度学习相结合，快速、非破坏性地解码和预测扭曲双层石墨烯（TBG）在整个角度范围内的扭曲角度。通过处理高维拉曼数据，深度学习模型可以提取隐藏信息，从而实现精确的扭转角识别。进一步将这种方法扩展到二维平面，在单个样品中实现精确的方向映射。该工作不仅有助于高效地表征TBG，还为研究其他与角度...
近期，厦门大学二维材料物性调控课题组通过机器学习方法结合拉曼光谱表征，实现转角石墨烯全角度快速识别。利用拉曼光谱与深度学习相结合，快速、非破坏性地解码和预测扭曲双层石墨烯（TBG）在整个角度范围内的扭曲角度。通过处理高维拉曼数据，深度学习模型可以提取隐藏信息，从而实现精确的扭转角识别。进一步将这种方法扩展到二维平面，在单个样品中实现精确的方向映射。该工作不仅有助于高效地表征TBG，还为研究其他与角度...
厦门大学张学骜、蔡伟伟教授团队联合国防科技大学邓楚芸副研究员及安徽大学龙明生教授，设计了一种由PtSe2/MoTe2范德华异质结实现的新型非制冷中波红外光电探测器。充分利用二维拓扑半金属PtSe2的超宽带光谱吸收范围、高载流子迁移率及卓越环境稳定性等优越物理特性，通过范德华异质集成的策略引入二维过渡金属硫族化合物MoTe2优化载流子输运和设计能带排列，有效解决了PtSe2暗电流显著、响应速度缓慢等缺点，成功实现了同时具...
近日，厦门大学陈松岩、王鸣生团队合作在Nature Communications期刊发表题为“Silicon-based all-solid-state batteries operating free from external pressure”的研究论文。硅基全固态电池具有高能量密度和安全性，但由于需要高外部压力，其应用面临重大挑战。该研究开发了一种Li₂₁Si₅/Si-Li₂₁Si₅双层阳极，用于无需外部压力即可运行的全固态电池。在冷压烧结Li₂₁Si₅合金的过程中，阳极形成了具有离子/电子混合传导...
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