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【2h】

Perovskite-Enhanced Silicon-Nanocrystal Optoelectronic Synaptic Devices for the Simulation of Biased and Correlated Random-Walk Learning

机译：钙钛矿增强的硅纳米晶光电突触装置用于模拟偏置和相关随机步行学习

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摘要

Silicon- (Si-) based optoelectronic synaptic devices mimicking biological synaptic functionalities may be critical to the development of large-scale integrated optoelectronic artificial neural networks. As a type of important Si materials, Si nanocrystals (NCs) have been successfully employed to fabricate optoelectronic synaptic devices. In this work, organometal halide perovskite with excellent optical asborption is employed to improve the performance of optically stimulated Si-NC-based optoelectronic synaptic devices. The improvement is evidenced by the increased optical sensitivity and decreased electrical energy consumption of the devices. It is found that the current simulation of biological synaptic plasticity is essentially enabled by photogating, which is based on the heterojuction between Si NCs and organometal halide perovskite. By using the synaptic plasticity, we have simulated the well-known biased and correlated random-walk (BCRW) learning.
机译：基于硅 - （SI-）模仿生物突触功能的光电突触装置对大规模集成光电人工神经网络的发展至关重要。作为一种重要的Si材料，已经成功地用于制造光电突触装置的Si纳米晶体（NCS）。在这项工作中，采用具有优异光学沥青的有机卤化物钙钛矿来改善光学刺激的Si-NC基光电突触装置的性能。通过增加的光学灵敏度和装置的电能消耗降低，改善了改进。结果发现，通过光孔基本上能够基于Si NCS和有机卤化物钙钛矿之间的异质诱导来实现的目前的生物突触塑性模拟。通过使用突触可塑性，我们已经模拟了众所周知的偏见和相关的随机漫步（BCRW）学习。

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