【摘 要】
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EurekAlert网站2019年2月12日消息,新加坡南洋理工大学、美国麻省理工学院和俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究所的科学家合作,正在开发一种机器学习方法,能够预测和设计半导体材
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EurekAlert网站2019年2月12日消息,新加坡南洋理工大学、美国麻省理工学院和俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究所的科学家合作,正在开发一种机器学习方法,能够预测和设计半导体材料性能。当半导体材料发生变形时,材料性能会随之发生改变,这个过程被称为“应变工程”。例如,1%的应变能够使硅处理器的处理速度提升50%。研究团队开发的机器学习算法,能够准确地预测出应变对金刚石半导体材料带隙的影响,从而能够精确地定制材料性能。该机器学习算法除了可以预测半导体材料的带隙之外,还可以用于预测半导体材料的电学、光学和磁
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