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J-GLOBAL ID：201702290293875781   整理番号：17A0858497

チュートリアルT10:メムリスタ:技術,回路モデルと応用【Powered by NICT】

Tutorial T10: Memristors: Technology, Circuit Models and Applications

著者 (2件)： Kamalika Datta (Dept. of Comput. Sci. & Eng, Nat. Inst. of Technol., Meghalaya, Meghalaya, India) ,  Indranil Sengupta (Dept. of Comput. Sci. & Eng, Nat. Inst. of Technol., Meghalaya, Meghalaya, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VLSID  ページ： xliv  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 与えられたのみ形成する。完全な提示は,会議録の一部として出版のための利用可能ではなかった。このチュートリアルでは,メモリスタ,抵抗器,キャパシタとインダクタ後失われた第四基本回路要素と見なされてきているに視聴者を導入するであろう。メムリスタは電圧制御下での抵抗変化のユニークな特性,電圧が中止後でさえ保持されるを示した。それらの非常に小さな特徴サイズのため,メモリスタは,超小型メモリシステム設計に用いることができる。さらに,論理関数,inmemory計算を頻繁に参照していを実行するために使用することができる。メモリスタのいくつかの興味ある応用を調べ,しきい値論理ゲート,ニューラルネットワーク,および物理的複製不可能関数(PUF)を実施した。チュートリアルでは,メモリスタ作製,回路モデル,論理関数を実現するための方法,およびしきい値論理と神経形態学的計算のような応用を議論する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  電圧制御 ,  抵抗器 ,  複製 ,  論理関数 ,  コンデンサ ,  電圧 ,  *回路モデル ,  閾値論理 ,  視聴者 ,  記憶方式
準シソーラス用語： 神経形態学 ,  超小型 ,  抵抗変化 ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： チュートリアル ,  メムリスタ ,  回路モデル ,  応用