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基于TaO_x阻变存储器的性能及其神经突触的研究
【摘 要】
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近几年,随着人工智能的兴起,对数据的需求量越来越大,但由于“冯·诺依曼瓶颈”的存在,传统计算机处理数据时会导致大量的时间浪费和额外的能量损失。而人类大脑却可以同时实现信息的存储与计算,受到这点启发,人们打算用神经形态系统来代替传统的冯·诺依曼架构。目前,神经形态计算研究的重要分支是研制具有神经突触功能的忆阻器件。而且随着柔性电子器件的飞速发展,制备柔性的人工突触也是至关重要的。本文将围绕器件阻变性
【出 处】
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天津理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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