YT
Yun‐Long Tang
Author with expertise in Lead-free Piezoelectric Materials
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(50% Open Access)
Cited by:
1,170
h-index:
32
/
i10-index:
80
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Observation of room-temperature polar skyrmions

Sujit Das et al.Apr 1, 2019
Complex topological configurations are fertile ground for exploring emergent phenomena and exotic phases in condensed-matter physics. For example, the recent discovery of polarization vortices and their associated complex-phase coexistence and response under applied electric fields in superlattices of (PbTiO3)n/(SrTiO3)n suggests the presence of a complex, multi-dimensional system capable of interesting physical responses, such as chirality, negative capacitance and large piezo-electric responses1-3. Here, by varying epitaxial constraints, we discover room-temperature polar-skyrmion bubbles in a lead titanate layer confined by strontium titanate layers, which are imaged by atomic-resolution scanning transmission electron microscopy. Phase-field modelling and second-principles calculations reveal that the polar-skyrmion bubbles have a skyrmion number of +1, and resonant soft-X-ray diffraction experiments show circular dichroism, confirming chirality. Such nanometre-scale polar-skyrmion bubbles are the electric analogues of magnetic skyrmions, and could contribute to the advancement of ferroelectrics towards functionalities incorporating emergent chirality and electrically controllable negative capacitance.
0

DPStyler: Dynamic PromptStyler for Source-Free Domain Generalization

Yun‐Long Tang et al.Jan 1, 2025
Source-Free Domain Generalization (SFDG) aims to develop a model that works for unseen target domains without relying on any source domain. Research in SFDG primarily bulids upon the existing knowledge of large-scale vision-language models and utilizes the pre-trained model's joint vision-language space to simulate style transfer across domains, thus eliminating the dependency on source domain images. However, how to efficiently simulate rich and diverse styles using text prompts, and how to extract domain-invariant information useful for classification from features that contain both semantic and style information after the encoder, are directions that merit improvement. In this paper, we introduce Dynamic PromptStyler (DPStyler), comprising Style Generation and Style Removal modules to address these issues. The Style Generation module refreshes all styles at every training epoch, while the Style Removal module eliminates variations in the encoder's output features caused by input styles. Moreover, since the Style Generation module, responsible for generating style word vectors using random sampling or style mixing, makes the model sensitive to input text prompts, we introduce a model ensemble method to mitigate this sensitivity. Extensive experiments demonstrate that our framework outperforms state-of-the-art methods on benchmark datasets. Code is available https://github.com/TYLfromSEU/DPStyler .