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Enregistrement W3196539000 · doi:10.1021/acsami.1c09775

Induced Complementary Resistive Switching in Forming-Free TiO<sub><i>x</i></sub>/TiO<sub>2</sub>/TiO<sub><i>x</i></sub> Memristors

2021· article· en· W3196539000 sur OpenAlexafffund
Saurabh Srivastava, Joseph P. Thomas, Xiaoyi Guan, K. T. Leung

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceStackingResistive random-access memoryHeterojunctionMemristorOptoelectronicsLayer (electronics)VoltageActive matrixNanotechnologyElectronic engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The undesirable sneak current path is one of the key challenges in high-density memory integration for the emerging cross-bar memristor arrays. This work demonstrates a new heterojunction design of oxide multilayer stacking with different oxygen vacancy contents to manipulate the oxidation state. We show that the bipolar resistive switching (BRS) behavior of the Pt/TiO x /Pt cross-bar structure can be changed to complementary resistive switching (CRS) by introducing a thin TiO 2 layer in the middle of the TiO x layer to obtain a Pt/TiO x /TiO 2 /TiO x /Pt device architecture with a double-junction active matrix. In contrast to the BRS in a single-layer TiO x matrix, the device with a double-junction matrix remains in a high-resistance state in the voltage range below the SET voltage, which makes it an efficient structure to overcome the sneak path constraints of undesired half-selected cells that lead to incorrect output reading. This architecture is capable of eliminating these half-selected cells between the nearby cross-bar cells in a smaller programming voltage range. A simplified model for the switching mechanism can be used to account for the observed high-quality switching performance with excellent endurance and current retention properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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