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Artigo de periodico
A non-volatile organic electrochemical device as a low-voltage artificial synapse for neuromorphic computing (2017)
Burgt, Yoeri van de; Lubberman, Ewout; Fuller, Elliot J.; Keene, Scott T.; Faria, Gregório Couto; Agarwal, Sapan; Marinella, Matthew J.; Talin, A. Alec; Salleo, Alberto
Fonte: Nature Materials. Unidade: IFSC
Assuntos: CÉREBRO, SINAPSE, REDES NEURAIS, DISPOSITIVOS ELETRÔNICOS
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ABNT
BURGT, Yoeri van de et al. A non-volatile organic electrochemical device as a low-voltage artificial synapse for neuromorphic computing. Nature Materials, v. 16, n. 4, p. 414-418, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/nmat4856. Acesso em: 29 ago. 2024.
APA
Burgt, Y. van de, Lubberman, E., Fuller, E. J., Keene, S. T., Faria, G. C., Agarwal, S., et al. (2017). A non-volatile organic electrochemical device as a low-voltage artificial synapse for neuromorphic computing. Nature Materials, 16( 4), 414-418. doi:10.1038/nmat4856
NLM
Burgt Y van de, Lubberman E, Fuller EJ, Keene ST, Faria GC, Agarwal S, Marinella MJ, Talin AA, Salleo A. A non-volatile organic electrochemical device as a low-voltage artificial synapse for neuromorphic computing [Internet]. Nature Materials. 2017 ; 16( 4): 414-418.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1038/nmat4856
Vancouver
Burgt Y van de, Lubberman E, Fuller EJ, Keene ST, Faria GC, Agarwal S, Marinella MJ, Talin AA, Salleo A. A non-volatile organic electrochemical device as a low-voltage artificial synapse for neuromorphic computing [Internet]. Nature Materials. 2017 ; 16( 4): 414-418.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1038/nmat4856
Artigo de periodico
On the transient response of organic electrochemical transistors (2017)
Faria, Gregório Couto; Duong, Duc T.; Salleo, Alberto
Fonte: Organic Electronics. Unidade: IFSC
Assuntos: CÉREBRO, SINAPSE, REDES NEURAIS, DISPOSITIVOS ELETRÔNICOS
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ABNT
FARIA, Gregório Couto e DUONG, Duc T. e SALLEO, Alberto. On the transient response of organic electrochemical transistors. Organic Electronics, v. 45, p. 215-221, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.orgel.2017.03.021. Acesso em: 29 ago. 2024.
APA
Faria, G. C., Duong, D. T., & Salleo, A. (2017). On the transient response of organic electrochemical transistors. Organic Electronics, 45, 215-221. doi:10.1016/j.orgel.2017.03.021
NLM
Faria GC, Duong DT, Salleo A. On the transient response of organic electrochemical transistors [Internet]. Organic Electronics. 2017 ; 45 215-221.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.orgel.2017.03.021
Vancouver
Faria GC, Duong DT, Salleo A. On the transient response of organic electrochemical transistors [Internet]. Organic Electronics. 2017 ; 45 215-221.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.orgel.2017.03.021
Artigo de jornal-dep/entr
Sistemas de computação baseados no cérebro humano já são realidade: computação neuromórfica permitirá às máquinas aprenderem de maneira análoga ao cérebro humano [Depoimento] (2017)
Faria, Gregório Couto; Colucci, Renan
Fonte: Jornal da USP. Unidade: IFSC
Assuntos: CÉREBRO, SINAPSE, REDES NEURAIS, DISPOSITIVOS ELETRÔNICOS
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ABNT
FARIA, Gregório Couto e COLUCCI, Renan. Sistemas de computação baseados no cérebro humano já são realidade: computação neuromórfica permitirá às máquinas aprenderem de maneira análoga ao cérebro humano [Depoimento]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://jornal.usp.br/?p=76479. Acesso em: 29 ago. 2024. , 2017
APA
Faria, G. C., & Colucci, R. (2017). Sistemas de computação baseados no cérebro humano já são realidade: computação neuromórfica permitirá às máquinas aprenderem de maneira análoga ao cérebro humano [Depoimento]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/?p=76479
NLM
Faria GC, Colucci R. Sistemas de computação baseados no cérebro humano já são realidade: computação neuromórfica permitirá às máquinas aprenderem de maneira análoga ao cérebro humano [Depoimento] [Internet]. Jornal da USP. 2017 ;[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://jornal.usp.br/?p=76479
Vancouver
Faria GC, Colucci R. Sistemas de computação baseados no cérebro humano já são realidade: computação neuromórfica permitirá às máquinas aprenderem de maneira análoga ao cérebro humano [Depoimento] [Internet]. Jornal da USP. 2017 ;[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://jornal.usp.br/?p=76479
Trabalho de evento-resumo
An organic artificial synapse for low-energy neuromorphic computing (2017)
Burgt, Yoeri van de; Lubberman, Ewout; Fuller, Elliot; Keene, Scott; Faria, Gregório Couto; Marinella, Matthew; Agarwal, Sapan; Talin, Alec; Salleo, Alberto
Fonte: Abstracts. Nome do evento: Materials Research Society Fall Meeting and Exhibit. Unidade: IFSC
Assuntos: CÉREBRO, SINAPSE, REDES NEURAIS, DISPOSITIVOS ELETRÔNICOS
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ABNT
BURGT, Yoeri van de et al. An organic artificial synapse for low-energy neuromorphic computing. 2017, Anais.. Warrendale: Materials Research Society - MRS, 2017. Disponível em: https://mrsfall.zerista.com/event/member/429071. Acesso em: 29 ago. 2024.
APA
Burgt, Y. van de, Lubberman, E., Fuller, E., Keene, S., Faria, G. C., Marinella, M., et al. (2017). An organic artificial synapse for low-energy neuromorphic computing. In Abstracts. Warrendale: Materials Research Society - MRS. Recuperado de https://mrsfall.zerista.com/event/member/429071
NLM
Burgt Y van de, Lubberman E, Fuller E, Keene S, Faria GC, Marinella M, Agarwal S, Talin A, Salleo A. An organic artificial synapse for low-energy neuromorphic computing [Internet]. Abstracts. 2017 ;[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://mrsfall.zerista.com/event/member/429071
Vancouver
Burgt Y van de, Lubberman E, Fuller E, Keene S, Faria GC, Marinella M, Agarwal S, Talin A, Salleo A. An organic artificial synapse for low-energy neuromorphic computing [Internet]. Abstracts. 2017 ;[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://mrsfall.zerista.com/event/member/429071

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