CatRetriever: Contrastive Representation Learning for Slab-to-Bulk Retrieval in Generative Catalyst Discovery
CatRetriever 引入了一种对比表示学习模型,该模型弥合了生成式板层级催化剂设计与其母体体相结构之间的差距,从而能够高精度地检索具有物理合理性的体相候选物,以促进多相催化中针对性的吸附能发现。
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凝聚态物理与材料科学的交汇点,正以前所未有的速度重塑我们对物质世界的理解。从超导体到新型电池材料,这一领域致力于探索微观粒子的排列如何决定宏观世界的性能。Gist.Science 在此板块特别关注源自 arXiv 的最新预印本,它们代表了该领域最前沿的突破。
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CatRetriever 引入了一种对比表示学习模型,该模型弥合了生成式板层级催化剂设计与其母体体相结构之间的差距,从而能够高精度地检索具有物理合理性的体相候选物,以促进多相催化中针对性的吸附能发现。
本文提出了一种具有应变控制的电子平带调控以及从晶体有序向非晶无序转变特性的屈曲元素硅卡戈格点晶格,表明其作为研究强关联电子物理稳定平台的潜力。
本文确立了屈服应力流体非线性振荡响应中存在的一种隐藏普适性,其中一种由李雅普诺夫函数推导出的新流度模型揭示了可恢复弹性能、脆弱性和切换熵在本质上是相互交织的,从而定义了一个控制动态屈服应力的单一粘塑性参数。
研究表明,通过电双层门控施加高于 +3 V 的正栅极电压,会诱导莫特绝缘体 CaRu 的电阻降低约 97%,这一幅度表明金属化是由体相结构变化而非简单的表面效应驱动的。
本研究展示了通过分子束外延生长及优化退火工艺在蓝宝石衬底上生长高导电性半金属 PtSe2 薄膜的过程,其中拉曼指标(特别是 A1g 和 Eg 峰宽)可作为实现具有破纪录 60 GHz 带宽的光电探测器以及在 1.55 μm 波长下具有 >30 GHz 带宽的光电混频器的有效质量指标。
本文介绍了泡泡动力学 Transformer(Bubble Dynamics Transformer, BDT),这是一种通过在基于物理的模拟上进行训练的 Transformer 神经网络,来快速且准确地表征激光诱导空化数据中软材料超高应变率粘弹性性质的 AI 增强型框架,从而克服了传统迭代反向拟合方法的计算局限性。
本文提出了一种微观理论,将谷内有限动量 Kekulé 对密度波(PDW)确定为扭曲魔角双层石墨烯中非常规超导性的机制,该状态自然地解释了包括向列序、三重态配对以及特定能谱演化在内的关键实验特征。
本研究表明,通过将双层 CrSBr 扭转约 3°,可以调节层间交换相互作用以诱导产生稳健的磁滞回线和相干的反铁磁开关响应,从而确立了扭转工程作为一种实现可编程二维磁存储器的可行途径。
本研究引入了一种利用磷酰基功能化配体进行辅助配体工程的策略,用以合成具有受控自组装特性的均匀超薄 CsPbI3 纳米片,从而实现了制造高效发光二极管,其外部量子效率达到了创纪录的 13.1% 并增强了极化特性。
本文研究了二维半导体价带中高阶范霍奇异性如何剧烈增强态密度并重塑激子与三子激子的能量色散,为在单层 -SnAs 等材料中通过工程手段设计特定的束缚态以实现新型光学应用提供了途径。