電子元件基礎的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

金融與美好社會：諾貝爾經濟學家帶你認識公平、效率、創新的金融運作

為了解決電子元件基礎的問題，作者RobertJ.Shiller 這樣論述：

　　「席勒身為預見金融浮濫的權威分析者， 　　當他開口為金融辯護時，我們都應該側耳細聽。」 　　──馬丁‧沃夫 　　諾貝爾獎經濟學家席勒曾兩次高瞻遠矚，預見網路泡沫和房貸泡沫的危機。而這次，他再一次展現睿智深遠的眼光，當世人仍在金融風暴的餘波裡驚懼未平，忙著為金融裹小腳時，他已在為社會對金融矯枉過正的退縮態度感到憂心。於是，他再次挺身直言，為金融正名辨義。 　　金融做為一門科學、一種行業和經濟創新的來源，它在社會中扮演什麼樣的角色？它如何幫助人們推動美好社會的目標？它如何能促進自由、繁榮、平等和經濟安全？我們如何能夠使金融民主化，使它進一步造福全人類？席勒認為，金融並不

是社會的寄生蟲，相反地，創新開明的金融體系是文明進步社會絕不可少的基礎設施。席勒主張，與其消極限制，不如積極管理，推動金融走向公平、效率和創新。 　　這本書，寫給政策制定者，寫給金融工作者，更寫給即將踏入金融圈的眾多學子。席勒期待他們在專業上重拾自信和使命，在職涯裡發現定位和期許，讓金融創新成為實現美好社會藍圖的力量和契機。 名人推薦 　　《紐約時報》、《經濟學人》、《金融時報》、《彭博新聞》一致好評 　　台大財務金融系教授　　沈中華 　　台大財務金融系教授　　李存修 　　台灣經濟研究院研究員　吳惠林 　　政大財務管理系教授　　周行一 　　共同推薦

電子元件基礎進入發燒排行的影片

應用於脈衝神經元之閥門開關選擇器： 元件特性分析與模型開發

為了解決電子元件基礎的問題，作者葉淑銘 這樣論述：

隨著這個世代對數據存儲與處理的需求不斷增長，使用傳統馮諾依曼(von-Neumann)架構的計算系統面臨著速度上的限制。這是因爲傳統馮諾依曼架構中分離的處理器和記憶體單元之間頻繁的數據傳輸使得計算效率無法提升。近年來，受人類大腦運作模式啟發的類神經計算(brain-inspired computing)成為一個引人注目的話題。與傳統計算系統不同的是，類神經計算(neuromorphic computing)通過使用交錯式記憶體陣列(crossbar memory array)實現記憶體內計算(in-memory computing)，進而縮短了數據傳輸的時間延遲。因此，類神經計算被視為非常有

潛力成為非馮諾依曼架構之候選人。為了開發具有高性能、低功耗特性的類神經計算硬體，使用元件為基礎(device-based)之人工突觸(synapse)和神經元(neuron)受到廣泛的研究。其中，利用閾值切換(threshold switching，TS)選擇器(selector)所構建之人工神經元有著比傳統以CMOS所建構之神經元電路面積小40倍的優勢，因此被認為是前景看好的候選人之一。因此，學術界提出了一個電路層級之模型來進一步研究 TS 神經元的行爲。此模型透過考慮神經元電路中的電阻電容延遲(RC delay) 來執行 TS 神經元之行為。然而，該模型並沒有考慮 TS 神經元中 TS 選

擇器的實際元件特性。因此，目前還缺乏一個有綜合考慮TS 神經元元件特性以及電路RC 延遲的模型。在本論文中，我們構建了一個以成核理論(nucleation theory)爲基礎的電壓-時間轉換模型(V-t transition model)來預測和模擬 TS 神經元的行為。據我們所知，這是第一個詳細考慮了 TS 選擇器中元件成核條件的 TS 神經元模型。模擬結果也顯示了 TS 選擇器的元件特性與 TS 神經元行為之間存在很強的相關性。最后，此V-t 模型為 TS 神經元的未來發展提供了一個良好的設計方針：即具有低 τ0 的 TS 選擇器是首選。因此，模擬結果顯示，與IMT (insulator

-metal-transition) 和Ag-based神經元相比，具有極小τ0的OTS (ovonic threshold switching) 神經元擁有最理想的特性。