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南方科技大学深港微电子学院周菲迟课题组在Nano Letters发表高性能自整流忆阻器及神经形态计算应用新成果（图）
周菲迟 Nano Letters 自整流 忆阻器 神经形态计算 神经网络
2023/11/29
南方科技大学深港微电子学院副教授周菲迟团队与中科院半导体所程传同副研究员、黄北举研究员团队合作在高性能自整流忆阻器及神经形态计算领域取得重要进展。相关研究以“A Self-Rectifying Synaptic Memristor Array with Ultrahigh Weight Potentiation Linearity for a Self-Organizing-Map Neural ...
在计算机视觉领域，神经网络在图像识别、图像分割和目标检测方面具有先进性能。然而，基于传统冯诺依曼架构的神经网络的分类和检测方法面临存算分离的计算难题。而忆阻器作为一种新型存算一体器件，由于非易失性和纳米尺寸等特性，非常适合实现神经突触。因此基于忆阻器的神经网络引起了广泛关注。目前基于忆阻器的神经网络研究面临多态模型设计、循环神经网络（RNNs）中的核心模块门控循环单元（GRU）计算复杂等难题，合肥...
中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员丁古巧课题组与深圳大学电子科学与技术学院副教授韩素婷、深圳大学高等研究院研究员周晔合作，利用新型碳基二维半导体材料C3N实现了可调突触行为的人工突触模拟忆阻器。该器件可以实现电阻值随着连续的电压扫描而逐渐变化的典型的忆阻行为。近常压X射线光电子能谱证实C3N薄膜中的质子传导过程实现了器件的忆阻特性。C3N中大量的晶格N原子使其成为高质量的质子接受材料。与此...
2017年5月12日，清华大学微电子所钱鹤、吴华强课题组在《自然通讯》（Nature Communications）在线发表了题为 “运用电子突触进行人脸分类”（“Face Classification using Electronic Synapses”）的研究成果，将氧化物忆阻器的集成规模提高了一个数量级，首次实现了基于1024个氧化物忆阻器阵列的类脑计算。该成果在最基本的单个忆阻器上实现了存...