非线性声子滑移技术
计算机视觉与模式识别
2026-02-26 v4 图像与视频处理
摘要
石墨烯钨硫化物常通过滑动不同层间堆积顺序以实现反向电极极化的开关. 超短激光脉冲被提议用于激发剪切模态并诱导开关, 但往往需要不可实现的大能量脉冲. 本文演示了通过非线性激发声子实现六方烯素硫化物层间钨硫化物电气化开关. 我们表明常规相干声子激发机制(包括红外吸收和拉曼散射)的效率过低, 难以克服分离两个电气化态之间能垒. 我们取而代之的是激发高频层内模态, 这会倾斜层间势能景观, 从而实现堆积顺序的改变. 我们的结果为高效声子滑移技术提供了途径, 可实现石墨烯材料中堆积顺序的超快控制.
引用
@article{arxiv.2510.22035,
title = {Caption-Driven Explainability: Probing CNNs for Bias via CLIP},
author = {Patrick Koller and Amil V. Dravid and Guido M. Schuster and Aggelos K. Katsaggelos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22035},
year = {2026}
}
备注
Accepted and presented at the IEEE ICIP 2025 Satellite Workshop "Generative AI for World Simulations and Communications & Celebrating 40 Years of Excellence in Education: Honoring Prof. Aggelos Katsaggelos", Anchorage, USA, Sept 14, 2025. Camera-ready preprint; IEEE Xplore version to follow. Author variant: Amil Dravid. Code: https://github.com/patch0816/caption-driven-xai