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Enregistrement W4322762923 · doi:10.35848/1882-0786/acc0d2

Demonstration of electronic synapses using a sericin-based bio-memristor

2023· article· en· W4322762923 sur OpenAlexaff
Huanhuan Rong, Miao-Cheng Zhang, Xin Liang, Cheng Liu, Mohamed Saadi, Xingyu Chen, Liang Yao, Yerong Zhang, Nan He, Ertao Hu, Lei Zhang, Lin He, Yi Tong

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Express · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromorphic engineeringMemristorSericinMaterials scienceConductanceVoltageSynaptic plasticityPlasticitySpike-timing-dependent plasticityOptoelectronicsNeuroscienceComputer scienceBiological systemElectronic engineeringArtificial neural networkElectrical engineeringSILKChemistryPhysicsArtificial intelligenceEngineeringBiologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The bio-memristor based on biomaterial has ushered in enthusiasm and optimism in brain-inspired computing systems. Here, the bio-memristor based on sericin has been fabricated with the structure of Ag/sericin/W. The sericin-based bio-memristors demonstrated threshold-switching behavior with low set voltage (∼0.25 V), good cycle-to-cycle uniformity (∼400 cycles), and a large switching window (>100). Interestingly, the device conductance was tuned gradually by the modulation of voltage pulses (amplitude, number, and frequency). The synaptic behaviors can be mimicked, i.e., short-term plasticity, spike-rate-dependent plasticity, and spike-timing-dependent plasticity. This work may open new avenues of bio-memristors in brain-inspired neuromorphic systems.

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 seuil0,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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