Oxygen vacancy engineering of TaO <sub>x</sub> -based resistive memories by Zr doping for improved variability and synaptic behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resistive switching (RS) devices are promising forms of non-volatile memory. However, one of the biggest challenges for RS memory applications is the device-to-device (D2D) variability, which is related to the intrinsic stochastic formation and configuration of oxygen vacancy (VO) conductive filaments (CFs). In order to reduce the D2D variability, control over the formation and configuration of oxygen vacancies is paramount. In this study, we report on the Zr doping of TaO x -based RS devices prepared by pulsed-laser deposition as an efficient means of reducing the VO formation energy and increasing the confinement of CFs, thus reducing D2D variability. Our findings were supported by XPS, spectroscopic ellipsometry and electronic transport analysis. Zr-doped films showed increased VO concentration and more localized VOs, due to the interaction with Zr. DC and pulse mode electrical characterization showed that the D2D variability was decreased by a factor of seven, the resistance window was doubled, and a more gradual and monotonic long-term potentiation/depression in pulse switching was achieved in forming-free Zr:TaO x devices, thus displaying promising performance for artificial synapse applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».