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该文章提出利用动态编程器件来解决潜行路径的问题，芬霍解决了上述的诸多困境。二级管只适用于单向编程的忆阻器，金自然而目前主流的高性能忆阻器则为双向编程。

【图文导读】图1动态编程概念示范a.目标路径与潜行路径示意图b.动态编程器件特点描述c.利用动态编程来解决潜行路径的策略描述图2蛋白质纳米线忆阻器性能a.使用基于蛋白质纳米线的忆阻器作为动态编程器件b.蛋白质纳米线结构图c.忆阻器整流特性d.忆阻器i-v曲线展示了优良的整流特性e.忆阻器500次i-v循环测试f.忆阻器松弛特性g.忆阻器松弛性能示例h.忆阻器松弛时间统计图3动态编程器件整合策略a.蛋白质忆阻器与其他非易失性忆阻器整合策略b.整合器件的实物图c.整合器件的Set过程d.整合器件的Reset过程e.整合器件可以编程到不一样的电阻值f.整合器件中限流与电导的关系g.利用整合器件将电阻逐渐减小并增加图4潜行路径分析a.潜行路径测试分析电路与实物b.潜行路径电流与目标路径电流对比c.动态编程方法只会改变目标忆阻器的权值d.读裕度（readmargin）分析图5可编程性示范a.8×8忆阻器数组及支持电路b.8×8数组初始权值c.利用8×8数组进行编程的目标图案d.每一次编程的结果e.最终的编程图案f.每一次编程的结果与目标结果分布图g.编程误差统计原文链接：速读史蒂史原https://doi.org/10.1002/adma.202207133【课题组简介】姚军教授为美国麻省大学阿莫斯特分校（UMassAmherst）电子计算机工程系助理教授，速读史蒂史原长期致力于生物传感器，湿度能源设备，低功耗忆阻器，可穿戴设备等诸多领域的研究。芬霍以第一或通讯作者身份在Nature,NatureNanotechnology,AdvancedMaterials,NatureCommunications,ScienceAdvances,JACS,PNAS等诸多著名期刊上发表超过40余篇学术论文。【成果简介】近日，金自麻省大学（UMassAmherst）的姚军教授团队在AdvancedMaterials上发表了题为AnEffectiveSneak-PathSolutionBasedonTransient-RelaxationDevice的文章。

一些方法使用晶体管，速读史蒂史原二级管，阈值转换开关作为数组选择器来解决潜行路径问题。因此，芬霍解决潜行路径问题是目前领域内的关键问题。

潜行路径的存在将极大程度的损耗类脑计算的精度，金自从而无法将神经网络算法有效植入进硬件设备。

速读史蒂史原文章的第一作者为TiandaFu。（c）X-S-GO的水通量随阳离子摩尔数的变化，芬霍其中H+对应纯GOM的水通量情况。

金自相关研究工作以Understandingwatertransportthroughgraphene-basednanochannelsviaexperimentalcontrolofsliplength为题发表在国际顶级期刊《NatureCommunications》上。研究发现，速读史蒂史原随着层间间距的增大，阳离子嵌入GOMs的通量逐渐减小。

芬霍图2阳离子插层的GOMs中的水运输©2022TheAuthors（a）阳离子插层GOMs的水通量随阳离子水合直径的变化规律。然而，金自缺陷和杂质对传输影响的在实验上尚未有足够的探索。