Machine Learning‑Based Detection of Graphene Defects with Atomic Precision

来源 :纳微快报:英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tanweitao610

【摘要】

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Defects in graphene can profoundly impact its extraordinary properties,ultimately influencing the performances of graphene-based nanodevices.Methods to detect d

【作者】

：

Bowen Zheng Grace X.Gu

【机构】

：

DepartmentofMechanicalEngineering

【出处】

：

纳微快报:英文版

【发表日期】

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2020年12期

【关键词】

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Machine learning GRAPHENE DEFECTS Molecular dynamics NANOMATERIALS

【基金项目】

：

This work used the Extreme Science and Engineering Discovery Environment(XSEDE)Bridges system,which is supported by National Science Foundation Grant Number ACI-1548562.

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Defects in graphene can profoundly impact its extraordinary properties,ultimately influencing the performances of graphene-based nanodevices.Methods to detect defects with atomic resolution in graphene can be technically demanding and involve complex samp

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