XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFEFET
中间层和铁电材料对电荷的影响...
摘要 - 我们研究使用TIN/HF X ZR 1-X O 2/Interlayer/Si（MFIS）GATE堆栈的Si Fefet耐力疲劳期间，不同的层中和铁电材料对电荷捕获的影响。我们拥有具有不同层间（SIO 2或SION）和HF X ZR 1-X O 2材料（X = 0.75、0.6、0.5）的FeFET设备，并在耐力疲劳期间直接提取了电荷捕获。我们发现：1）层间中N元素的引入抑制了电荷捕获和缺陷的产生，并改善了耐力特征。2) As the spontaneous polarization ( P s ) of the Hf x Zr 1-x O 2 decreases from 25.9 μC/cm 2 (Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 ) to 20.3 μC/cm 2 (Hf 0.6 Zr 0.4 O 2 ), the charge trapping behavior decreases, resulting in the slow degradation rate of memory window (MW) during program/erase cycling;另外，当P S进一步降低至8.1μc/cm 2（HF 0.75 ZR 0.25 O 2）时，初始MW几乎消失（仅〜0.02 V）。因此，P s的减少可以改善耐力特征。合同中，它也可以减少MW。我们的工作有助于设计MFIS Gate堆栈以提高耐力特征。
动态三元含量 - 可调的内存确实是...
摘要 - 内部内容可寻址内存（TCAM）一直是缓存，路由器等的关键组件，其中密度，速度，功率效率和可靠性是主要的设计目标。使用了非胆汁记忆（NVM）设备，具有常规的低维能力，但基于SRAM的TCAM设计，但也很密集，但较差，但可靠性较差或更高的功率TCAM设计。同时，还提出了一些使用动态记忆的TCAM设计。尽管动态设计TCAM比CMOS SRAM TCAM更密集，并且比NVM TCAM更可靠，但传统的逐行刷新操作在正常的TCAM活动的干扰瓶颈上升起。因此，本文提出了使用纳米电机力学（NEM）继电器设备的自定义低功率动态TCAM，该中继设备利用一声刷新来解决内存刷新问题。通过使用拟议的新细胞结构来利用独特的NEM继电器特性，提出的TCAM占据了仅3个晶体管的小占地面积（通过后端过程中的两个NEM继电器在顶部集成了两个NEM继电器），这显着超过了基于SRAM-SRAM-SRAM-SRAM-基于SRAM的TCAM的密度。此外，评估表明，拟议的TCAM分别超过了SRAM，RRAM和FEFET TCAM，将写入能效分别提高了2.31倍，131倍和13.5倍。 SRAM，RRAM和FEFET TCAMS分别提高了搜索能量固定产品的12.7倍，1.30倍和2.83倍。
效应晶体管人工突触
和非结构化数据。[1,2] 在大脑中，信息储存在突触中，突触中有一个裂缝连接两个神经细胞（神经元）。 当输入刺激到达前神经元时，神经递质会从前神经元分泌出来，与后神经元上的受体结合，并调节离子传输通道（图 1a）。[3] 离子通过通道的动态通过激活/停用离子通透性通道的形成（即电导更新）在增强/减弱突触权重方面起着至关重要的作用。[3] 根据突触前刺激，突触权重会暂时维持或持续数分钟、数小时甚至更长时间，并可充当记忆状态。 开发一种通过类似离子的动力学更新电导的人工突触将非常接近地模拟生物突触的行为，并最终可以模拟各种生物神经操作。漂移忆阻器已经成功模拟了具有长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 特性的电导更新，但本质上是随机的 [4] 并且需要额外的扩散元件来模拟离子动力学。[5] 3 端器件结构（例如晶体管）可以调节离子，因此是人工突触的有希望的候选者。[6–13] 电解质门控晶体管无需额外电路即可控制离子。[6,7] 然而，实现电解质门控晶体管的长期可塑性一直具有挑战性，主要是因为器件不稳定性（例如，接触处的寄生电化学反应引起）。[6–8] 铁电场效应晶体管 (FeFET) 提供了一种出色的器件架构，通过控制铁电栅极的极化来编程/擦除非易失性多电导状态，从而控制突触权重。 [9] 铁电栅极已用于调节 FeFET 的电导率，FeFET 采用各种半导体作为沟道材料，包括氧化铟镓锌 (IGZO) [9–11] 、二维材料 [12,13] 和聚合物。[42] 然而，用缺乏离子的半导体材料模拟离子动力学几乎是不可能实现的。因此，需要一种能够传导离子并保持其电子结构的沟道材料。金属卤化物钙钛矿半导体因其独特的离子-电子混合导电特性，是用于人工突触的有前途的材料。[14–16] 高迁移率、大扩散长度和长载流子寿命等显著的电子导电特性使得
溶液处理的钙钛矿场效应晶体管人工突触
和非结构化数据。[1,2] 在大脑中，信息储存在突触中，突触中有一个裂缝连接两个神经细胞（神经元）。 当输入刺激到达前神经元时，神经递质会从前神经元分泌出来，与后神经元上的受体结合，并调节离子传输通道（图 1a）。[3] 离子通过通道的动态通过激活/停用离子通透性通道的形成（即电导更新）在增强/减弱突触权重方面起着至关重要的作用。[3] 根据突触前刺激，突触权重会暂时维持或持续数分钟、数小时甚至更长时间，并可充当记忆状态。 开发一种通过类似离子的动力学更新电导的人工突触将非常接近地模拟生物突触的行为，并最终可以模拟各种生物神经操作。漂移忆阻器已经成功模拟了具有长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 特性的电导更新，但本质上是随机的 [4] 并且需要额外的扩散元件来模拟离子动力学。[5] 3 端器件结构（例如晶体管）可以调节离子，因此是人工突触的有希望的候选者。[6–13] 电解质门控晶体管无需额外电路即可控制离子。[6,7] 然而，实现电解质门控晶体管的长期可塑性一直具有挑战性，主要是因为器件不稳定性（例如，接触处的寄生电化学反应引起）。[6–8] 铁电场效应晶体管 (FeFET) 提供了一种出色的器件架构，通过控制铁电栅极的极化来编程/擦除非易失性多电导状态，从而控制突触权重。 [9] 铁电栅极已用于调节 FeFET 的电导率，FeFET 采用各种半导体作为沟道材料，包括氧化铟镓锌 (IGZO) [9–11] 、二维材料 [12,13] 和聚合物。[42] 然而，用缺乏离子的半导体材料模拟离子动力学几乎是不可能实现的。因此，需要一种能够传导离子并保持其电子结构的沟道材料。金属卤化物钙钛矿半导体因其独特的离子-电子混合导电特性，是用于人工突触的有前途的材料。[14–16] 高迁移率、大扩散长度和长载流子寿命等显著的电子导电特性使得
溶液处理的钙钛矿场效应晶体管人工突触
和非结构化数据。[1,2] 在大脑中，信息储存在突触中，突触中有一个裂缝连接两个神经细胞（神经元）。 当输入刺激到达前神经元时，神经递质会从前神经元分泌出来，与后神经元上的受体结合，并调节离子传输通道（图 1a）。[3] 离子通过通道的动态通过激活/停用离子通透性通道的形成（即电导更新）在增强/减弱突触权重方面起着至关重要的作用。[3] 根据突触前刺激，突触权重会暂时维持或持续数分钟、数小时甚至更长时间，并可充当记忆状态。 开发一种通过类似离子的动力学更新电导的人工突触将非常接近地模拟生物突触的行为，并最终可以模拟各种生物神经操作。漂移忆阻器已经成功模拟了具有长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 特性的电导更新，但本质上是随机的 [4] 并且需要额外的扩散元件来模拟离子动力学。[5] 3 端器件结构（例如晶体管）可以调节离子，因此是人工突触的有希望的候选者。[6–13] 电解质门控晶体管无需额外电路即可控制离子。[6,7] 然而，实现电解质门控晶体管的长期可塑性一直具有挑战性，主要是因为器件不稳定性（例如，接触处的寄生电化学反应引起）。[6–8] 铁电场效应晶体管 (FeFET) 提供了一种出色的器件架构，通过控制铁电栅极的极化来编程/擦除非易失性多电导状态，从而控制突触权重。 [9] 铁电栅极已用于调节 FeFET 的电导率，FeFET 采用各种半导体作为沟道材料，包括氧化铟镓锌 (IGZO) [9–11] 、二维材料 [12,13] 和聚合物。[42] 然而，用缺乏离子的半导体材料模拟离子动力学几乎是不可能实现的。因此，需要一种能够传导离子并保持其电子结构的沟道材料。金属卤化物钙钛矿半导体因其独特的离子-电子混合导电特性，是用于人工突触的有前途的材料。[14–16] 高迁移率、大扩散长度和长载流子寿命等显著的电子导电特性使得
Photoferroelelectric全van-der-Waals异质结构用于多模神经型铁电晶体管
摘要：铁电范德华（VDW）异质结构的接口驱动效应为搜索替代设备体系结构提供了新的机会，以克服von Neumann瓶颈。但是，它们的实施仍处于起步阶段，主要是通过电气控制。在寻求新型神经形态体系结构时，制定其他光学和多态控制的策略是最大的兴趣。在这里，我们证明了铁电场效应晶体管（FEFET）的铁电偏振状态的电和光学控制。完全由Res 2/hbn/cuinp 2 S 6 VDW材料制成的FeFets达到的ON/OFF比率超过10 7，磁滞存储器窗口最大为7 V宽，多个寿命超过10 3 s。此外，Cuinp 2 S 6（CIPS）层的铁电偏振可以通过光激发VDW异质结构来控制。我们进行了波长依赖性研究，该研究允许在极化的光学控制中识别两种机制：带对波段光载体在2D半导体RES 2中生成2D半导体电压，并进入2D Ferroectric CIPS。最后，通过在三种不同的突触模式下操作FEFET来证明异突触可塑性：电刺激，光学刺激和光学辅助突触。模拟关键的突触功能，包括电气长期可塑性，光电可塑性，光学增强和峰值速率依赖性可塑性。模拟的人工神经网络表现出非常出色的精度水平，即接近理想模型突触的91％。这些结果为未来对光面性VDW系统的研究提供了新的背景，并将铁电VDW异质结构放在下一个神经形态计算体系结构的路线图上。关键字：神经形态计算，突触，光电子，铁电，二维材料■简介
突触晶体管的铁电材料及其...
摘要 经过百余年的发展，铁电材料向人们展示了其强大的潜力，越来越多的铁电材料被用于铁电晶体管（FeFET）的研究中。作为新一代神经形态器件，铁电材料凭借其强大的功能和诸多特性引起了人们的关注。本文总结了近年来铁电材料体系的发展，并探讨了人工突触的模拟。主流的铁电材料分为传统的钙钛矿结构、萤石结构、有机聚合物和新型二维范德华铁电体。介绍了各材料体系的原理、研究进展以及针对类脑计算机的优化，并总结了最新的应用进展。最后讨论了不同材料体系的适用范围，旨在帮助人们根据不同的需求筛选出不同的材料体系。 1. 引言
在HF 0中的铁电和电阻开关之间自由切换。 5 ZR 0。 5 o 2薄膜及其在片上的高精度上应用深度神经
摘要HF 0。5 ZR 0。 5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。 然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。 在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。 FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。 在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。 通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。5 ZR 0。5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。
硬化的电子和辐射技术（心）2023教程 - 复杂性，可检验性和单一事件效果（请参阅）：测试和保证考虑
• Atomic Mass Unit (amu) • AWS: Amazon Web Services • Bump Plating Photoresist (BPR) • Chip to Wafer (CtW) • CL: Confidence Level • CMOS: Complementary metal-oxide semiconductor • Commercial Off The Shelf (COTS) • Complementary Field Effect Transistor (CFET) • ConOps: Concept of Operations • continuous wave (CW) • DDD: Displacement Damage Dose •设计技术合作/合成技术合作选择（DTCO/STCO）•动态随机访问记忆（DRAM）•EDAC：错误检测和校正•EEEE•EEEE•EEEE：电气，电子，电子力学和电流和电流和电子光学和电力•嵌入式动态随机访问记忆（EDRAM）晶体管（FEFET）•铁电随机访问存储器（FERAM）•铁电隧道连接（FTJ）•FET：FET：现场效应晶体管•FPGA•FPGA：现场编程的门阵列•完全自我对齐（FSAV）•GrandAccélérateurNational d'ions d'ions d'ions d'Ions d'ions lourds lourds（Ganil）
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西
自从物联网和人工智能数据分析领域出现深度学习爆炸式增长以来，内存墙问题对现有计算架构的压力越来越大。研究人员正在寻找冯·纽曼架构之外的一些以内存为中心的计算范例。神经形态计算是解决人工智能硬件问题的新范例之一。本课程重点介绍神经形态计算，并通过案例研究展示其在物联网和人工智能应用中的强大功能。本课程将深入探讨神经形态计算的不同方面，以解锁无限可能并塑造人工智能和数据分析兼具效率的未来。加入这趟旅程吧，因为在当今世界，计算采用神经形态不仅仅是一种选择；而是一种必需品。 模仿生物神经网络、神经元结构、人工神经元建模、神经元和突触电路拓扑 神经形态硬件架构、基于忆阻器的神经网络架构、交叉架构和神经形态核心、使用忆阻器和 FeFET 的内存中心计算 与其他新兴存储设备和功能的神经形态计算 神经形态算法（STDP、LSM 等） 神经形态计算的应用 神经形态计算中的学习范式