用于人工智能系统的逻辑纳米电子存储电路的忆阻器数学模型分析
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本文强调了记忆电阻器（memristors）作为未来微电子和纳米电子设备的关键组件。它们的工作原理类似于具有记忆功能的电阻器，能够根据信号传输调整导电性。记忆电阻器的非线性电压-电流特性使其在非易失性存储器、逻辑电路和类脑系统等应用中展现出巨大潜力，承诺在自学习机器中实现更高的能效和适应性。
记忆电阻技术在人工智能存储电路中的进展
最近的分析强调了记忆电阻作为人工智能系统中开发逻辑纳米电子存储电路的关键组件的潜力。这些设备根据其信号传输参与情况调整其导电性，代表了微电子和纳米电子领域的重要飞跃。
记忆电阻技术的影响不仅限于效率提升。它们为自学习机器的发展铺平了道路，使其能够适应不同的外部条件。
- 用于二进制和多级数据存储的非易失性存储解决方案
- 逻辑集成电路中的主动开关元件
- 模仿神经功能的塑料突触在类脑人工智能系统中的应用
相关主题：
忆阻器人工智能纳米电子逻辑集成电路自学习机器
📰 原始来源： https://doi.org/10.33693/2313-223x-2025-12-4-20-28
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