Zobrazeno 1 - 10
of 333
pro vyhledávání: '"Ferroelectric tunnel junction"'
Autor:
Robin Athle, Mattias Borg
Publikováno v:
Advanced Intelligent Systems, Vol 6, Iss 3, Pp n/a-n/a (2024)
Neuromorphic computing has seen great interest as leaps in artificial intelligence (AI) applications have exposed limitations due to heavy memory access, with the von Neumann computing architecture. The parallel in‐memory computing provided by neur
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5a66bd4c1d3f43219f2ead6dfd8a947a
Publikováno v:
Advanced Electronic Materials, Vol 10, Iss 3, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract The increasing demand for data movement and energy consumption in physically separate von Neumann architectures, where the processor and memory are distinct entities, highlights the severity of the memory‐wall problem. Thus, memristor‐ba
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b6cedf692d8747d2b7defe7234a685ba
Publikováno v:
Frontiers in Materials, Vol 10 (2023)
The semiconductor industry is actively looking for an all-encompassing memory solution that incorporates the advantageous aspects of current technology. This features non-volatility, like that of Flash memory, high scalability, like that of both Dyna
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f0e08dbef50f438ab54cb17990fc882c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wonjun Shin, Kyung Kyu Min, Jong-Ho Bae, Jaehyeon Kim, Ryun-Han Koo, Dongseok Kwon, Jae-Joon Kim, Daewoong Kwon, Jong-Ho Lee
Publikováno v:
Advanced Intelligent Systems, Vol 5, Iss 6, Pp n/a-n/a (2023)
In recent years, neuromorphic computing has been rapidly developed to overcome the limitations of von Neumann architecture. In this regard, the demand for high‐performance synaptic devices with high switching speeds, low power consumption, and mult
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4ebaf4af7e35419b8bbb538cb20c6e7d
Autor:
Yuanyuan Cao, Yilun Liu, Yafen Yang, Qingxuan Li, Tianbao Zhang, Li Ji, Hao Zhu, Lin Chen, Qingqing Sun, David Wei Zhang
Publikováno v:
Advanced Electronic Materials, Vol 9, Iss 5, Pp n/a-n/a (2023)
Abstract Advanced synaptic devices capable of neuromorphic data processing are widely studied as the building block in the next‐generation computing architecture for artificial intelligence applications. Due to its fast speed, low power, and excell
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bc45409555c8466691e64add3dbd0c49
Autor:
Anastasia Chouprik, Vitalii Mikheev, Evgeny Korostylev, Maxim Kozodaev, Sergey Zarubin, Denis Vinnik, Svetlana Gudkova, Dmitrii Negrov
Publikováno v:
Nanomaterials, Vol 13, Iss 21, p 2825 (2023)
The development of the new generation of non-volatile high-density ferroelectric memory requires the utilization of ultrathin ferroelectric films. The most promising candidates are polycrystalline-doped HfO2 films because of their perfect compatibili
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/669b18f743a24bb094f5bb6d3199bf58