基于聚类算法的电力制造业ERP数据分类

鉴于传统制造业企业仓储分类方法分类边界不明确、难以适应现代企业信息化发展趋势的问题,提出了基于聚类算法的ABC库存分类算法,提升了传统库存分类模型的分类精度和效率。以某电力制造业企业的库存产品数据为研究对象,结合聚类算法与ABC分类法提出了适用于实际研究场景的评价函数,并给出了新的基于k-means 算法的ABC分类法。采用该分类模型对库存环网柜产品进行分类,并基于ERP系统中存储的产品数据将库存环网柜产品分为A、B、C三类,根据分类结果对不同类别的环网柜产品采取不同的库存控制策略。研究结果表明,将数据挖掘算法应用于库存管理实现了企业库存管理决策的科学化和智能化。     

量子材料中的自旋—动量锁定新效应

继铁磁金属之后,具有强自旋轨道耦合与空间反演破缺的自旋极化量子材料,通过自旋—动量锁定（如Rashba、Dresselhaus自旋劈裂）,实现了如自旋轨道矩、自旋场效应晶体管等新一代自旋电子学效应。近期,通过耦合新自由度,研究者们发现了一些新奇的自旋—动量锁定效应,包括突破空间反演对称限制的“隐藏自旋极化”效应和突破自旋轨道耦合限制的“反铁磁自旋极化”效应,这些发现再一次拓宽了可利用的自旋电子学材料。文章简要回顾了自旋—动量锁定效应的基本原理和发展现状,重点介绍了耦合实空间自由度的自旋—动量—层锁定效应,即隐藏自旋极化;和耦合局域磁矩自由度产生的与自旋轨道耦合无关的自旋—动量锁定效应,即反铁磁自旋极化;以及与两者相关的新型自旋电子学效应。最后,展望了自旋—动量锁定中多自由度耦合问题、隐藏X物理和反铁磁自旋电子学三个方面的未来发展。