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通过第一性原理量子输运计算方法，草花城秋计算并预测了BBN滑移铁电结（sliding FTJ）的输运行为。BBN的SFTJ中的铁电性表现和产生的巨大TER，海扮意味着二维范德华层间滑动工程在铁电存储器件方面具有潜在的应用前景。

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基于原理的发现，海扮作者提出插入单层石墨烯（1Gr）就可以有效隔离Au与BN之间的极化场，海扮使Au/1Gr/BBN/1Gr/AuSFTJ中的滑移铁电性得以恢复（图3）并产生巨大的隧道电阻。目前所有发现的铁电体都是极性的，靓泉包括最近报道的二维铁电体材料。

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图1  AA，草花城秋AB，草花城秋BA堆垛型双层BN的原子排列示意图和不同原子构型双层h-BN在Au(111)上的截面图与侧视图图2  （a）双层h-BN滑动铁电隧道结(Au/BBN/Au)中铁电极化消失的I-V输出曲线和相应Au/BN界面处电荷转移和界面偶极子示意图，+和−分别是正电荷和负电荷 图3  (a)单层石墨烯插层后的BBN FTJ的I-V输出曲线。海扮图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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