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[해외논문] Reversible uptake and release of sodium ions in layered SnS2-reduced graphene oxide composites for neuromorphic devices
Nanoscale, v.11 no.32, 2019년, pp.15382 - 15388
Jang, Eun-Kyeong (Department of Materials Science and Engineering) , Park, Youngjun (Department of Materials Science and Engineering) , Lee, Jang-Sik (Department of Materials Science and Engineering)
Abstract
AI-Helper
With the advent of brain-inspired computing for complex data processing, emerging nonvolatile memories have been widely studied to develop neuromorphic devices for pattern recognition and deep learning. However, the devices still suffer from limitations such as nonlinearity and large write noise bec...
참고문헌 (62)
-
Nat. Electron. van de Burgt 1 386 2018 10.1038/s41928-018-0103-3
-
Science Kandel 294 1030 2001 10.1126/science.1067020
-
ACS Nano Park 11 8962 2017 10.1021/acsnano.7b03347
-
Nat. Mater. Choi 17 335 2018 10.1038/s41563-017-0001-5
-
Nano Lett. Kuzum 12 2179 2012 10.1021/nl201040y
-
IEEE Trans. Biomed. Circuits Syst. Vincent 9 166 2015 10.1109/TBCAS.2015.2414423
-
J. Mater. Chem. C Li 1 5292 2013 10.1039/c3tc30575a
-
Small Zhou 14 1800288 2018 10.1002/smll.201800288
-
Nanoscale Wang 8 14015 2016 10.1039/C6NR00476H
-
Adv. Mater. Technol. Zhang 1800342 2018
-
Mater. Today Lv 21 537 2018 10.1016/j.mattod.2017.12.001
-
Small Wang 15 1805431 2019 10.1002/smll.201805431
-
Adv. Mater. Sharbati 30 1802353 2018 10.1002/adma.201802353
-
Nat. Rev. Mater. Rivnay 3 17086 2018 10.1038/natrevmats.2017.86
-
Adv. Sci. Gerasimov 6 1801339 2019 10.1002/advs.201801339
-
IEEE Electron Device Lett. Lee 40 546 2019 10.1109/LED.2019.2897777
-
ACS Appl. Mater. Interfaces Liu 11 16749 2019 10.1021/acsami.9b00226
-
Adv. Electron. Mater. Keene 5 1800686 2019 10.1002/aelm.201800686
-
Adv. Mater. Zhu 30 1800195 2018 10.1002/adma.201800195
-
Adv. Funct. Mater. Yang 28 1804170 2018 10.1002/adfm.201804170
-
J. Phys. D: Appl. Phys. Keene 51 224002 2018 10.1088/1361-6463/aabe70
-
Nat. Mater. van de Burgt 16 414 2017 10.1038/nmat4856
-
Adv. Mater. Fuller 29 1604310 2017 10.1002/adma.201604310
-
Adv. Mater. Gkoupidenis 27 7176 2015 10.1002/adma.201503674
-
Nat. Commun. Zhu 5 3158 2014 10.1038/ncomms4158
-
Sens. Actuators, B Park 258 775 2018 10.1016/j.snb.2017.11.176
-
Nat. Nanotechnol. Wang 7 699 2012 10.1038/nnano.2012.193
-
Nano Lett. Xiong 15 6777 2015 10.1021/acs.nanolett.5b02619
-
ACS Appl. Mater. Interfaces Yang 7 137 2015 10.1021/am5040522
-
Adv. Mater. Qu 26 3854 2014 10.1002/adma.201306314
-
Thin Solid Films Ray 350 72 1999 10.1016/S0040-6090(99)00276-X
-
Chemistry Bai 20 8670 2014 10.1002/chem.201402657
-
Mater. Res. Express Chaki 4 076402 2017 10.1088/2053-1591/aa72b6
-
J. Mater. Chem. Jiang 22 9494 2012 10.1039/c2jm30856h
-
Adv. Mater. Seo 20 4269 2008 10.1002/adma.200703122
-
Nanotechnology Shi 17 2918 2006 10.1088/0957-4484/17/12/016
-
Angew. Chem., Int. Ed. Sun 51 8727 2012 10.1002/anie.201204675
-
ACS Nano Sun 9 11371 2015 10.1021/acsnano.5b05229
-
Chem. Mater. Ma 27 5633 2015 10.1021/acs.chemmater.5b01984
-
J. Phys. Chem. C Tu 121 3261 2017 10.1021/acs.jpcc.6b12692
-
Sci. Adv. Wang 4 eaat4752 2018 10.1126/sciadv.aat4752
-
Annu. Rev. Physiol. Zucker 64 355 2002 10.1146/annurev.physiol.64.092501.114547
-
Adv. Mater. Meyer 10 439 1998 10.1002/(SICI)1521-4095(199804)10:6<439::AID-ADMA439>3.0.CO;2-I
-
J. Power Sources Ni'mah 278 375 2015 10.1016/j.jpowsour.2014.11.047
-
Sci. Rep. Chang 6 18915 2016 10.1038/srep18915
-
Energy Environ. Sci. Luo 5 5226 2012 10.1039/C1EE02800F
-
J. Mater. Chem. A Mei 1 8658 2013 10.1039/c3ta11269a
-
Sci. Adv. Xu 2 1501326 2016 10.1126/sciadv.1501326
-
Nature Royer 422 518 2003 10.1038/nature01530
-
Adv. Mater. Wang 30 1802883 2018 10.1002/adma.201802883
-
Biol. Cybern. Tsukada 92 139 2005 10.1007/s00422-004-0523-1
-
Neural Netw. Kasabov 78 1 2016 10.1016/j.neunet.2015.09.011
-
Appl. Phys. Lett. Qian 110 083302 2017 10.1063/1.4977069
-
Sci. Rep. Gkoupidenis 6 27007 2016 10.1038/srep27007
-
Small Jiang 13 1700933 2017 10.1002/smll.201700933
-
ACS Appl. Mater. Interfaces Qian 8 26169 2016 10.1021/acsami.6b08866
-
Nat. Rev. Neurosci. Lamprecht 5 45 2004 10.1038/nrn1301
-
Nat. Rev. Neurosci. Pereda 15 250 2014 10.1038/nrn3708
-
ACS Nano Kim 11 2814 2017 10.1021/acsnano.6b07894
-
ACS Appl. Mater. Interfaces Yu 10 16881 2018 10.1021/acsami.8b03274
-
IEEE Trans. Cybern. Liu 49 1377 2019 10.1109/TCYB.2018.2801476
-
J. Am. Chem. Soc. Hummers Jr. 80 1339 1958 10.1021/ja01539a017
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- DOI : 10.1039/C9NR03073E
- Royal Society of Chemistry : 저널
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- [본원] 대전광역시 유성구 대학로 245 한국과학기술정보연구원
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