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Machine learning for 2D material–based devices
DOI:10.1016/j.mser.2025.101085.png)
摘要
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• 机器学习显著提升了二维材料合成的效率和质量。
• 将机器学习与表征技术相结合,提高了缺陷和性能分析的准确性。
• 数据驱动模型优化了制备参数,并预测了二维器件的性能。
• 机器学习推动了从基础研究到二维材料应用的跨学科进展。
Keyword:
machine learning
2D materials
synthesis
characterization
data-driven models
期刊
M
IF:
26.8
论文数:
809
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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