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先前本公众号介绍了二维材料数据库(最新二维材料数据库介绍)、功函数据库(元素晶体功函数据库)、HSE带隙数据库(上万个无机半导体材料的HSE带隙数据库)。最近,美国国家标准技术研究所材料测量实验室的KamalChoudhary发布了使用密度泛函理论模拟的二维材料的扫描隧道显微镜(STM)图像的系统数据库,该数据是使用Tersoff-Hamann方法计算的。目前,它包含716种可剥离2D材料的数据。讨论了2D材料及其傅立叶变换的五种可能Bravais晶格类型的示例。可以在JARVIS-STM网站(见文末)上获得此工作中生成的所有计算STM图像。他们在所选材料的计算和实验STM图像之间找到了极好的定性一致性。作为该数据库的第一个示例应用程序,他们训练了卷积神经网络模型,以从STM图像中识别Bravais晶格。他们相信该模型可以帮助进行高通量实验数据分析。这些可计算的STM图像可以直接帮助识别实验STM图像中的相位、分析缺陷和晶格畸变、以及将其纳入自主实验工作流程中。
全球四大知名材料数据库:
Materials Project (https://materialsproject.org)
JARVIS (https://jarvis.nist.gov/jarvisdft)
AFLOW (http://www.aflowlib.org)
OQMD (http://oqmd.org)
国内材料数据库:
https://atomly.net
https://alkemine.cn
http://www.pkusam.com/data-base.html
http://nlo.hbu.cn


https://www.nature.com/articles/s41597-021-00824-y.pdf
JARVIS-STM网站
https://jarvis.nist.gov/jarvisstm
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