您的位置： 专家智库 > >

潘若冰

作品数：3 被引量：4H指数：1
供职机构：上海大学材料科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：一般工业技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 1篇一般工业技术

主题

  • 3篇电子器件
  • 3篇神经突触
  • 3篇突触
  • 2篇绝缘
  • 1篇电极
  • 1篇电学性能
  • 1篇叠层
  • 1篇叠层结构
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇金属
  • 1篇金属钛
  • 1篇绝缘薄膜
  • 1篇绝缘层
  • 1篇工神经网络
  • 1篇仿生
  • 1篇ZNO

机构

  • 3篇中国科学院宁...
  • 1篇上海大学

作者

  • 3篇诸葛飞
  • 3篇曹鸿涛
  • 3篇竺立强
  • 3篇李俊
  • 3篇潘若冰
  • 1篇梁凌燕
  • 1篇张洪亮
  • 1篇高俊华
  • 1篇胡丽娟
  • 1篇李康

传媒

  • 1篇材料科学与工...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2015
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
一种生物神经突触仿生电子器件及其制备方法
本发明公开了一种生物神经突触仿生电子器件及其制备方法。该生物神经突触仿生电子器件从上至下依次包括上电极、与上电极连接的中间绝缘层以及与中间绝缘层连接的下电极；且上电极的材料为金属钛，中间绝缘层的材料为金属氧化物。该器件的...
诸葛飞潘若冰曹鸿涛竺立强李俊
文献传递
基于ZnO忆阻器的神经突触仿生电子器件被引量：4
2017年
本文采用ZnO忆阻器模拟了生物神经突触的记忆和学习功能。ZnO突触器件表现出典型的随时间指数衰减的突触后兴奋电流(EPSC),以及EPSC的双脉冲增强行为。在此基础上,实现了学习-遗忘-再学习的经验式学习行为,以及四种不同种类的电脉冲时刻依赖可塑性学习规则。ZnO突触器件实现了超低能耗操作,单次突触行为能耗最低为1.6pJ,表明其可以用来构筑未来的人工神经网络硬件系统,最终开发出与人脑结构类似的认知型计算机以及类人机器人。
潘若冰胡丽娟曹鸿涛竺立强李俊李康梁凌燕张洪亮高俊华诸葛飞
关键词：人工神经网络ZNO
一种生物神经突触仿生电子器件的制备方法及其产品
本发明公开了一种生物神经突触仿生电子器件的制备方法及其产品，制备方法如下：(1)依次在衬底上形成导电层和绝缘层；(2)在所述的绝缘层上形成若干个相互隔离的上电极；(3)使导电层接地，先向各上电极施加第一脉冲，然后再向各上...
诸葛飞潘若冰曹鸿涛竺立强李俊
文献传递
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0