期刊导读
Journal Guide
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Dual Redox-active Covalent Organic Framework-based Memristors for Highly-efficient Neuromorphic Computing
主要作者：张琼珊
文章来源：Angewandte Chemie International Edition
摘要：基于共价有机框架(COF)的有机忆阻器在未来的神经形态计算应用中显示出巨大的潜力。通过适当的结构设计和构建砌块选择制备高质量的COF纳米片对于提高忆阻器性能至关重要。本研究采用一种新的室温单相方法合成了Ta−Cu3 COF，其中含有两个氧化还原活性单元：三核铜和三苯胺。通过酸辅助剥离分散所得COF纳米片，随后旋涂在氧化铟锡(ITO)基板上，以制备高质量的COF膜。COF薄膜中双氧化还原活性中心的协同效应与其独特的结晶度相结合，显着降低了氧化还原能垒，从而能够有效调制Al/Ta-Cu3 COF/ITO忆阻器中的128个非易失性电导态。利用基于这128个电导状态的卷积神经网络（CNN），成功地对10个具有代表性的校园地标进行了图像识别，在25个训练周期后实现了95.13%的高识别准确率。与基于二元电导态的器件相比，具有128个电导状态的忆阻器在识别精度方面提高了45.56%，并显著提高了神经形态计算的效率。
（信息以英文摘要为准）
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文章介绍：我校化学与分子工程学院陈彧教授课题组联合上海市智能感知与检测技术重点实验室在有机忆阻器神经形态计算领域取得重要进展，相关成果以“Dual Redox-active Covalent Organic Framework-based Memristors for Highly-efficient Neuromorphic Computing”为题在线发表于国际权威期刊Angewandte Chemie International Edition。
研究团队创新性地设计了一种含有双重氧化还原活性单元的Ta-Cu3 COF。所得的COF纳米片通过酸辅助剥离进行分散，在氧化铟锡（ITO）基板上旋涂制备高质量的COF薄膜。COF薄膜中双氧化还原活性中心的协同效应与其独特的结晶度相结合，显着降低了氧化还原能垒，从而能够有效调制Al/Ta-Cu3 COF/ITO忆阻器中的128个非易失性电导态。基于该忆阻器构建的卷积神经网络成功对足球烯、诺奖中心、图书馆、手性建筑和攀登杯等华理校园标志性建筑的图片实现了识别功能，经过25个训练周期后识别准确率高达95.13%。与双稳态器件相比，具有128种电导态的忆阻器的识别精度提高了45.56%，并显著提高了神经形态计算的效率，降低了运行功耗。
期刊介绍
Angewandte Chemie International Edition是德国化学学会(GDCh)的知名期刊。创刊于1962年，是John Wiley and Sons Ltd出版的期刊，刊期为Weekly，刊载方向为化学-化学综合。2019-2020自引率为7.50%，h-index为482，Cite Score为20.8，SJR为5.438，SNIP为2.254，在General Chemistry类期刊（398种）中排第11名，在Catalysis类期刊（57种）中排第3名。
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信息来源：华东理工大学 新闻网
排版：崔晓
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