《电力人工智能算法模型评测规范》征求意见稿

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人工产生面外方向自旋极化自旋流实现无外磁场翻转。同时，智能征求反常霍尔曲线测量发现，当电流超过某一临界值时，反常霍尔曲线会随电流方向的改变发生明显的左右偏移。

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成果简介北京科技大学材料科学与工程学院徐晓光教授、规范稿姜勇教授团队与香港理工大学应用物理系杨明博士等合作者联合报道了一种利用反铁磁绝缘体/重金属界面诱导面外极化自旋流的新机制，规范稿并基于该机制实现了零场下的磁矩翻转。团队利用脉冲激光沉积的方法分别在MgO和STO衬底上外延生长了反铁磁绝缘体NiO薄膜，电力继而在有/无NiO薄膜的衬底上沉积具有面外磁各向异性的多层膜结构，电力并加工成霍尔巴器件。

当电流足够大时，人工反阻尼力矩将大于本征阻尼力矩。

高密度、智能征求低功耗、长寿命的新型存储和逻辑器件成为当前自旋电子学领域的研究重点课题。现担任教育部环境友好化学与应用重点实验室副主任，算法湖南省绿色有机合成与应用重点实验室副主任，湘潭市海泡石产业咨询委员会委员等职务。

研究出发点2D有序介孔碳材料因其比表面积大，模型热稳定性好，传质速率快等优点广泛应用于超级电容器，电催化等方面。(D)不同电极的氧化峰电流(ipa)和还原峰电流(ipc)的比较，评测(E)不同修饰电极在含5×10-7 MCGA的PBS(pH=6.5)中的DPV。

为了分析不同修饰的电化学行为，规范稿运用电化学阻抗(EIS)，循环伏安法（CV）和差分脉冲伏安法（DPV）进行了相关测试。电力进一步考察了修饰电极对绿原酸检测的线性关系。