• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

关注声明：用于神经形态计算的（钴，镱）共掺杂氧化锌忆阻器的增强电学和磁学特性

Expression of concern: Enhanced electrical and magnetic properties of (Co, Yb) co-doped ZnO memristor for neuromorphic computing.

作者信息

Elboughdiri Noureddine, Iqbal Shahid, Abdullaev Sherzod, Aljohani Mohammed, Safeen Akif, Althubeiti Khaled, Khan Rajwali

机构信息

Chemical Engineering Department, College of Engineering, University of Ha'il P.O. Box 2440 Ha'il 81441 Saudi Arabia.

Chemical Engineering Process Department, National School of Engineers Gabes, University of Gabes Gabes 6029 Tunisia.

出版信息

RSC Adv. 2024 Sep 4;14(39):28299. doi: 10.1039/d4ra90092h.

DOI:10.1039/d4ra90092h
PMID:39239293
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11372562/
Abstract

Expression of concern for 'Enhanced electrical and magnetic properties of (Co, Yb) co-doped ZnO memristor for neuromorphic computing' by Noureddine Elboughdiri , , 2023, , 35993-36008, https://doi.org/10.1039/D3RA06853F.

摘要

对Noureddine Elboughdiri所著的《用于神经形态计算的（钴，镱）共掺杂氧化锌忆阻器的增强电学和磁学特性》的关注声明，2023年，第35993 - 36008页，https://doi.org/10.1039/D3RA06853F

相似文献

1
Expression of concern: Enhanced electrical and magnetic properties of (Co, Yb) co-doped ZnO memristor for neuromorphic computing.关注声明：用于神经形态计算的（钴，镱）共掺杂氧化锌忆阻器的增强电学和磁学特性
RSC Adv. 2024 Sep 4;14(39):28299. doi: 10.1039/d4ra90092h.
2
Enhanced electrical and magnetic properties of (Co, Yb) co-doped ZnO memristor for neuromorphic computing.用于神经形态计算的（钴，镱）共掺杂氧化锌忆阻器的增强电学和磁学性能
RSC Adv. 2023 Dec 11;13(51):35993-36008. doi: 10.1039/d3ra06853f. eCollection 2023 Dec 8.
3
Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing.实验证明高度可靠的动态忆阻器可用于人工神经元和神经形态计算。
Nat Commun. 2022 Jun 3;13(1):2888. doi: 10.1038/s41467-022-30539-6.
4
Correction: High-performance one-dimensional halide perovskite crossbar memristors and synapses for neuromorphic computing.更正：用于神经形态计算的高性能一维卤化物钙钛矿交叉阵列忆阻器和突触
Mater Horiz. 2024 Sep 16;11(18):4519. doi: 10.1039/d4mh90073a.
5
Neuromorphic Computing of Optoelectronic Artificial BFCO/AZO Heterostructure Memristors Synapses.光电人工BFCO/AZO异质结构忆阻器突触的神经形态计算
Nanomaterials (Basel). 2024 Mar 27;14(7):583. doi: 10.3390/nano14070583.
6
Graphene oxide based synaptic memristor device for neuromorphic computing.基于氧化石墨烯的突触忆阻器器件用于神经形态计算。
Nanotechnology. 2021 Apr 9;32(15):155701. doi: 10.1088/1361-6528/abd978.
7
Heterogeneous stimuli induced nonassociative learning behavior in ZnO nanowire memristor.氧化锌纳米线忆阻器中异质刺激诱导非联想学习行为。
Nanotechnology. 2020 Mar 20;31(12):125201. doi: 10.1088/1361-6528/ab5ead. Epub 2019 Dec 4.
8
Magnetic Domain Characterization and Physical Properties of Gd-Doped and (Gd, Al) Co-Doped ZnO Thin Films.钆掺杂及（钆，铝）共掺杂氧化锌薄膜的磁畴表征与物理性质
Materials (Basel). 2022 Nov 14;15(22):8025. doi: 10.3390/ma15228025.
9
Hardware Demonstration of SRDP Neuromorphic Computing with Online Unsupervised Learning Based on Memristor Synapses.基于忆阻器突触的在线无监督学习的SRDP神经形态计算硬件演示
Micromachines (Basel). 2022 Mar 11;13(3):433. doi: 10.3390/mi13030433.
10
Expression of concern: Ameliorative effect of biofabricated ZnO nanoparticles of Linn. on dermal wounds removal of oxidative stress and inflammation.关注声明：林奈生物制造的氧化锌纳米颗粒对皮肤伤口的改善作用——消除氧化应激和炎症。
RSC Adv. 2023 Feb 3;13(7):4564. doi: 10.1039/d3ra90011h. eCollection 2023 Jan 31.