Advanced Memory Technology (eBook)
732 Seiten
Royal Society of Chemistry (Verlag)
978-1-83916-995-3 (ISBN)
Lese- und Medienproben
Memory Technology: Developments, Fundamentals, and Future Trends;Biomemristors as the Next Generation Memory Devices;Organic Resistive Memories for Neuromorphic Electronics;Low Frequency 1/f Conductance Noise in Memristors;Electrical Bistability by Creating Internal Electrical Field and Its Application in Emerging Two-terminal Electronic Memory Devices;Memory Devices Based on Low-dimensional Materials;Development, Challenges, and Future Opportunities of Spintronic Memory Devices;Dual-gate Ferroelectric Field-effect Transistors: An Emerging Computational Memory for Advanced Logic Operations;Stochastic Emerging Resistive Memories for Unconventional Computing;Indium-Gallium-Zinc Oxide (IGZO)-based ReRAM: Material Overview, Latest Development and Technology Perspective;Emerging Memristive Artificial Neurons for Energy-efficient Neuromorphic Electronic Systems;Memory, Memristive, and Neuromorphic Devices Based on Two-dimensional Transition Metal Dichalcogenides;In-sensor Computing Based on Two-terminal Optoelectronic Memristors;Memory Devices and Artificial Synapses with 2D Materials;Polymer-based Transistor-type Memory and Artificial Synapses;Amorphous Oxide Semiconductor Memristors: Brain-inspired Computation;Working Dynamics in Low-dimensional Material-based Neuromorphic Devices;Halide Perovskites for Neuromorphic Computing;Silicon Oxide-based CBRAM Memory and Neuromorphic Properties;Oxide Neuromorphic Transistors for Brain-like Computing;Sensing–Storage–Computing Integrated Devices Based on Carbon Nanomaterials;Resistive Switching-based Neuromorphic Devices for Artificial Neural Network;Silicon-based Heterostructures for Optoelectronic Synaptic Devices;Hybrid Devices for Neuromorphic Applications;Algorithmic Optimisation for Memristive Deep Learning Accelerators;Memristive Devices for Neuromorphic and Deep Learning Applications
Erscheint lt. Verlag | 9.10.2023 |
---|---|
Reihe/Serie | ISSN |
ISSN | |
ISSN | Optical, Electronic and Magnetic Materials |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik |
Technik ► Maschinenbau | |
Schlagworte | AM-FPD • Biomemristors • Electrical Bistability • IGZO • Memory chip technology • Modern computing hardware • neural network • neuromorphic computing |
ISBN-10 | 1-83916-995-8 / 1839169958 |
ISBN-13 | 978-1-83916-995-3 / 9781839169953 |
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