刘睦清
,
高忆慈
稀土
doi:10.3969/j.issn.1004-0277.2003.01.002
以先制得2, 3-二氯异丁酸根(L)稀土二元配合物再加入2,2'-联吡啶(dipy)的方法,在丙酮溶液中合成了钕、钆、镱的2, 3-二氯异丁酸根(L)和2 , 2'-联吡啶(dipy)稀土混配配合物.通过元素分析、红外、紫外、X-射线粉末衍射、XPS、热分析以及摩尔电导等分析手段,确定了标题配合物的组成为[REL3 dipy]*H2O.并对它们的性质进行了表征和讨论.
关键词:
稀土
,
2,3-二氯异丁酸
,
2,2'-联吡啶
,
混配配合物
周之荣
,
高忆慈
冶金分析
doi:10.3969/j.issn.1000-7571.2005.03.007
在稀H2SO4介质中,痕量锡对溴酸钾氧化靛红的褪色反应有明显的催化作用,建立了痕量锡的动力学光度测定方法,方法检出限为0.24 μg/L,线性范围为0～8 μg/L.结合磷酸三丁酯色谱分离,用于测定环境水样、人发样品中痕量锡,结果与原子吸收光谱法基本一致.采用分析岩石标准物质验证方法,结果与认定值相符,6次测定的RSD为1.8%～4.2%.
关键词:
锡
,
动力学光度法
,
靛红
,
溴酸钾
曲翔
,
徐文婷
,
肖清华
,
刘斌
,
闫志瑞
,
周旗钢
材料导报
忆阻器( RRAM)是一种新兴的非挥发性存储器,具有简单的器件结构、较快的操作速度和相对较小的功耗.简述了忆阻器的基本原理以及该领域材料方面的最新研究进展,其中重点介绍了HP忆阻器模型；综述了基于不同薄膜材料制备的忆阻器的特性,如有机材料、固态电解液材料、多元金属氧化物、二元金属氧化物等；阐述了忆阻器的重要意义及面临的巨大挑战,提出了未来该领域需要加强研究的若干问题.
关键词:
忆阻器
,
薄膜材料
,
阻变机制
,
电激励
欧青立
,
徐林波
,
郭子叶
,
李娅
连铸
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2016.01.008
采用忆阻器替换分段线性电阻的方法,在Matsumoto,Chua和Kobayashi (MCK)提出的四阶混沌电路基础上,设计了一个含有忆阻器的五阶对称混沌电路,建立了五阶忆阻混沌电路的数学模型.采用常规动力学分析方法,分析了五阶忆阻混沌电路的平衡点集及其稳定性、Lyapunov指数.采用常规元器件,构建了五阶忆阻混沌电路的仿真模型,并进行了电路仿真实验.理论分析和仿真实验结果表明,设计的五阶忆阻混沌电路具有丰富的混沌行为,丰富了忆阻混沌电路的设计与应用.
关键词:
非线性光学
,
五阶忆阻混沌
,
动力学分析
,
忆阻器
,
混沌电路
康越
,
楚增勇
,
张东玖
,
张朝阳
材料导报
基于目前石墨烯在忆阻器中应用的最新研究进展,从石墨烯类忆阻器的基本结构出发,评述了石墨、氧化石墨烯、石墨烯在忆阻器中的应用方式,分析了石墨烯类阻变材料的阻变特性、阻变机理及界面势垒调节和电荷陷阱充放电两种模型,最后介绍了目前石墨烯衍生忆阻装置亟待解决的问题和发展方向.
关键词:
石墨烯
,
氧化石墨烯
,
忆阻器
张超超
,
尚杰
,
郝健
,
张文斌
,
冀正辉
,
刘钢
,
李润伟
材料导报
doi:10.11896/j.issn.1005-023X.2015.015.014
随着对计算机性能要求的不断提高，人们一直在寻找能像人脑一样具有学习记忆功能的新型计算机。自从2008年惠普实验室发现忆阻器以后，发展具有人脑水平的智能计算机成为可能。众所周知，突触是大脑神经网络的基本单元，突触可塑性是学习和记忆的生物学基础。因此，为了实现具有学习和记忆功能的智能计算机，利用忆阻器模拟突触可塑性至关重要。综述了忆阻器在模拟突触的增强、抑制、短时程可塑性和长时程可塑性方面的研究现状，并对其研究前景进行了展望。
关键词:
忆阻器
,
突触
,
突触可塑性
,
短时程可塑性
,
长时程可塑性
魏榕山
,
蔡宣敬
,
罗文强
,
邓宁
人工晶体学报
采用旋涂法制备了Ag/PEDOT∶ PSS∶ PVP/Ta忆阻器,发现器件能实现电导的连续变化,并且测试了器件的电学基本性能,包括:模拟短时程可塑性(STP)转化长时程可塑性(LTP)与脉冲频率依赖可塑性(SRDP).测试结果表明:由于PVP掺杂降低了有机层电导,使得掺杂PVP忆阻器具有更大的正向电导变化范围,且大大提高了记忆曲线的弛豫时间常数.该器件具有较大的电导变化范围,易于外部电路的识别,且具有很好的一致性,可以用于大规模神经态电路中.
关键词:
忆阻器
,
PVP掺杂PEDOT∶ PSS
,
弛豫时间常数
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
材料科学与工程学报
doi:10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2017.02.013
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.
关键词:
忆阻器
,
神经突触器件
,
人工神经网络
,
ZnO
