John Paul Strachan

2006–2026 年に発表

120
論文数
21,249
被引用数
50
h 指数
73
i10 指数

被引用数

John Paul Strachan の年別被引用数1980 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 1 件2005 年: 被引用 3 件2007 年: 被引用 3 件2008 年: 被引用 4 件2009 年: 被引用 3 件2010 年: 被引用 2 件2011 年: 被引用 41 件2012 年: 被引用 66 件2013 年: 被引用 100 件2014 年: 被引用 74 件2015 年: 被引用 107 件2016 年: 被引用 173 件2017 年: 被引用 326 件2018 年: 被引用 628 件2019 年: 被引用 1,224 件2020 年: 被引用 1,664 件2021 年: 被引用 1,540 件2022 年: 被引用 1,522 件2023 年: 被引用 1,362 件2024 年: 被引用 1,391 件2025 年: 被引用 952 件2026 年: 被引用 143 件1981〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988〜2004 年は被引用が無いため表示していません2006 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 2,251 件、この内訳の 24.7%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,187 件、この内訳の 24%韓国: 引用元論文 610 件、この内訳の 6.7%ドイツ: 引用元論文 478 件、この内訳の 5.2%イギリス: 引用元論文 294 件、この内訳の 3.2%イタリア: 引用元論文 273 件、この内訳の 3%シンガポール: 引用元論文 264 件、この内訳の 2.9%インド: 引用元論文 255 件、この内訳の 2.8%香港: 引用元論文 220 件、この内訳の 2.4%台湾: 引用元論文 181 件、この内訳の 2%オーストラリア: 引用元論文 168 件、この内訳の 1.9%日本: 引用元論文 158 件、この内訳の 1.7%
0%24.7%その他 19.5%

分野

  • Engineering80.3%
  • Computer Science15.7%
  • Physics and Astronomy1.6%
  • Neuroscience0.6%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology0.5%
  • Materials Science0.3%
  • その他1%

トピック

  • Advanced Memory and Neural Computing28.8%
  • Ferroelectric and Negative Capacitance Devices13.8%
  • Neuroscience and Neural Engineering9.7%
  • Neural dynamics and brain function5.2%
  • Photoreceptor and optogenetics research5.1%
  • Neural Networks and Reservoir Computing5%
  • その他32.4%

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  1. The future of electronics based on memristive systems

    著者: , , - Nature Electronics 2017 被引用: 2,066

  2. Memristors with diffusive dynamics as synaptic emulators for neuromorphic computing

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Materials 2016 被引用: 2,299

  3. ISAAC

    著者: , , , , , , , - ACM SIGARCH Computer Architecture News 2016 被引用: 1,533

  4. ISAAC: A Convolutional Neural Network Accelerator with In-Situ Analog Arithmetic in Crossbars

    著者: , , , , , , , - ACM/IEEE 43rd Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA) 2016 被引用: 702

  5. Analogue signal and image processing with large memristor crossbars

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Electronics 2017 被引用: 1,265

  6. Dynamical memristors for higher-complexity neuromorphic computing

    著者: , , , , - Nature Reviews Materials 2022 被引用: 528

  7. Fully memristive neural networks for pattern classification with unsupervised learning

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Electronics 2018 被引用: 1,092

  8. Efficient and self-adaptive in-situ learning in multilayer memristor neural networks

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Communications 2018 被引用: 903

  9. PUMA: A Programmable Ultra-efficient Memristor-based Accelerator for Machine Learning Inference

    著者: , , , , , , , , , , - Twenty-Fourth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, ASPLOS 2019 被引用: 403

  10. Power-efficient combinatorial optimization using intrinsic noise in memristor Hopfield neural networks

    著者: , , , , , , , , , , , , , - Nature Electronics 2020 被引用: 397

  11. Memristor‐Based Analog Computation and Neural Network Classification with a Dot Product Engine

    著者: , , , , , , , , , , , - Advanced Materials 2018 被引用: 738

  12. Dot-product engine for neuromorphic computing: programming 1T1M crossbar to accelerate matrix-vector multiplication

    著者: , , , , , , , , , - Design Automation Conference, DAC 2016 被引用: 678

  13. Chaotic dynamics in nanoscale NbO2 Mott memristors for analogue computing

    著者: , , - Nature 2017 被引用: 627

  14. In situ training of feed-forward and recurrent convolutional memristor networks

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Machine Intelligence, Nat. Mach. Intell. 2019 被引用: 306

  15. Reinforcement learning with analogue memristor arrays

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Electronics 2019 被引用: 370

  16. Long short-term memory networks in memristor crossbar arrays

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Machine Intelligence, Nat. Mach. Intell. 2018 被引用: 389

  17. Capacitive neural network with neuro-transistors

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Nature Communications 2018 被引用: 273

  18. Experimentally validated memristive memory augmented neural network with efficient hashing and similarity search

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  19. Sub-nanosecond switching of a tantalum oxide memristor

    著者: , , , - Nanotechnology 2011 被引用: 695

  20. Rescuing Memristor-based Neuromorphic Design with High Defects

    著者: , , , - Design Automation Conference 2017, DAC 2017 被引用: 255

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    著者: , , , , , , , , - Advanced Electronic Materials 2019 被引用: 106

  22. In‐Memory Computing with Memristor Content Addressable Memories for Pattern Matching

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  23. High‐Speed and Low‐Energy Nitride Memristors

    著者: , , , , , , , , - Advanced Functional Materials 2016 被引用: 348

  24. Physical origins of current and temperature controlled negative differential resistances in NbO2

    著者: , , , , , , , , , , - Nature Communications 2017 被引用: 210