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【2h】

A brain-plausible neuromorphic on-the-fly learning system implemented with magnetic domain wall analog memristors

机译：用磁畴壁模拟倒数实施的脑合理的神经晶体在飞行中的学习系统

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Kun Yue; Yizhou Liu; Roger K. Lake; Alice C. Parker;
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年度 2019
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1. A brain-plausible neuromorphic on-the-fly learning system implemented with magnetic domain wall analog memristors [J] . Kun Yue, Yizhou Liu, Roger K. Lake, Science Advances . 2019,第4期

机译：用磁畴壁模拟倒数实施的脑合理的神经晶体在飞行中的学习系统
2. Linear and symmetric conductance response of magnetic domain wall type spin- memristor for analog neuromorphic computing [J] . Shibata Tatsuo, Shinohara Tetsuhito, Ashida Takuya, Annales de l'I.H.P . 2020,第4期

机译：磁畴壁型旋转函数模拟神经形态计算的线性和对称电导响应
3. Efficient implementation of synaptic learning rules for neuromorphic computing based on plasma-treated ZnO nanowire memristors [J] . Wan Jiandong, Qiu Wenbiao, Lai Yunfeng, Journal of Physics, D. Applied Physics: A Europhysics Journal . 2020,第5期

机译：基于等离子体处理的ZnO纳米线忆阻器的神经形态计算突触学习规则的高效实现
4. A bi-memristor synapse with spike-timing-dependent plasticity for on-chip learning in memristive neuromorphic systems [C] . Sagarvarma Sayyaparaju, Sherif Amer, Garrett S. Rose International Symposium on Quality Electronic Design . 2018

机译：双忆阻突触，具有依赖于尖峰时序的可塑性，可用于忆阻性神经形态系统的片上学习
5. Neuromorphic Computing with Memristors: From Devices to Integrated Systems [D] . Cai, Fuxi. 2019

机译：带忆阻器的神经形态计算：从设备到集成系统
6. A brain-plausible neuromorphic on-the-fly learning system implemented with magnetic domain wall analog memristors [O] . Kun Yue, Yizhou Liu, Roger K. Lake, 2019

机译：用磁畴壁模拟忆阻器实现的大脑似的神经形态动态学习系统
7. Digital and Analog Switching Characteristics of InGaZnO Memristor Depending on Top Electrode Material for Neuromorphic System [O] . Jun Tae Jang, Jungi Min, Yeongjin Hwang, 2020

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