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System model of neuromorphic sequence learning on a memristive crossbar array

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In
Neuromorphic computing and engineering 3(2), Seiten/Artikel-Nr.:024002

ImpressumBristol : IOP Publishing Ltd.

Umfang[1]-20

ISSN2634-4386

Online
DOI: 10.1088/2634-4386/acca45

DOI: 10.18154/RWTH-2023-09461
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/971085/files/971085.pdf

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Werkstoffe der Elektrotechnik II und Institut für Werkstoffe der Elektrotechnik (611610)
  2. JARA-Institut FIT Green IT (080044)
  3. Lehr- und Forschungsgebiet Technologie der Oxidelektronik (FZ Jülich) (618420)


Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 621.3

OpenAccess:
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Dokumenttyp
Journal Article

Format
online

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85160905253
WOS Core Collection: WOS:001064075800001

Interne Identnummern
RWTH-2023-09461
Datensatz-ID: 971085

Beteiligte Länder
Germany

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO

Creative Commons Attribution CC BY 4.0 ; DOAJ ; OpenAccess ; Article Processing Charges ; DOAJ Seal ; Fees
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Faculty of Electrical Engineering and Information Technology (Fac.6)
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618420
080044
611610
 Record created 2023-10-02, last modified 2025-10-10
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