Optimization of La2NiO4+δ – based memristive devices for spiking neural networks - Université Grenoble Alpes

Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Optimization of La2NiO4+δ – based memristive devices for spiking neural networks

(1, 2) , (1, 3) , (1) , (1) , (2)

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Aleksandra Koroleva

Fonction : Auteur
PersonId : 1418236
ORCID : 0000-0003-1933-6762

Laboratoire des matériaux et du génie physique

Architectures and Methods for Resilient Systems

Thoai‐khanh Khuu

Fonction : Auteur
PersonId : 1159471
ORCID : 0000-0002-4077-0937

Laboratoire des matériaux et du génie physique

Laboratoire des technologies de la microélectronique

Céline Ternon

Fonction : Auteur
PersonId : 1265884
IdHAL : celine-ternon
ORCID : 0000-0001-8890-4239
IdRef : 070215839

Laboratoire des matériaux et du génie physique

Mónica Burriel

Fonction : Auteur
PersonId : 180722
IdHAL : monica-burriel
ORCID : 0000-0002-7973-7421
IdRef : 223620009

Laboratoire des matériaux et du génie physique

Elena Ioana Vatajelu

Fonction : Auteur
PersonId : 170996
IdHAL : elena-ioana-vatajelu
ORCID : 0000-0002-4588-1812
IdRef : 253123291

Architectures and Methods for Resilient Systems

Domaines

Matériaux

Anne-Christine Jacob : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.univ-grenoble-alpes.fr/hal-04867694

Soumis le : lundi 6 janvier 2025-15:26:45

Dernière modification le : mercredi 8 janvier 2025-14:26:03

Dates et versions

hal-04867694 , version 1 (06-01-2025)

Identifiants

HAL Id : hal-04867694 , version 1

Citer

Aleksandra Koroleva, Thoai‐khanh Khuu, Céline Ternon, Mónica Burriel, Elena Ioana Vatajelu. Optimization of La2NiO4+δ – based memristive devices for spiking neural networks. International Conference on Memristive Phenomena in Chalcogenides and Beyond, May 2023, Berchtesgaden, Germany. ⟨hal-04867694⟩

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