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Dataset in support of the journal article 'An ultra high-endurance memristor using back-end-of-line amorphous SiC'

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Mendeley Data2024-06-06 更新2024-06-28 收录
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https://eprints.soton.ac.uk/id/eprint/490522
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资源简介:
Integrating resistive memory or neuromorphic memristors into mainstream silicon technology can be substantially facilitated if the memories are built in the back-end-of-line (BEOL) and stacked directly above the logic circuitries. Here we report a promising memristor employing a plasma-enhanced chemical vapour deposition (PECVD) bilayer of amorphous SiC/Si as device layer and Cu as an active electrode. Its endurance exceeds one billion cycles with an ON/OFF ratio of ca. two orders of magnitude. Resistance drift is observed in the first 200 million cycles, after which the devices settle with a coefficient of variation of ca. 10% for both the low and high resistance states. Ohmic conduction in the low resistance state is attributed to the formation of Cu conductive filaments inside the bilayer structure, where the nanoscale grain boundaries in the Si layer provide the pre-defined pathway for Cu ion migration. Rupture of the conductive filament leads to current conduction dominated by reverse bias Schottky emission. Multistate switching is achieved by precisely controlling the pulse conditions for potential neuromorphic computing applications. The PECVD deposition method employed here has been frequently used to deposit typical BEOL SiOC low-k interlayer dielectrics. This makes this a unique memristor system with great potential for integration. The data is presented as excel files zipped into one folder.
创建时间:
2024-06-02
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Rail-DB是由深圳技术大学创建的铁路检测数据集,包含7432对图像及其标注,涵盖多种光照、道路结构和视角条件。数据集中的轨道通过多边形进行标注,并根据背景被分为九种场景。Rail-DB旨在推动铁路检测算法的进步和比较,通过提供多样化的真实世界铁路图像,增强算法的鲁棒性。此外,数据集的创建过程包括从真实世界火车视频中获取图像,通过粗略和精细两个阶段进行标注,确保标注的准确性和完整性。Rail-DB的应用领域主要集中在铁路异常检测,特别是铁路区域的识别,以提高铁路安全和维护效率。

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