科普文章

JPhys Materials特刊征稿|聚焦神经形态计算的材料和设备

16 8月 2023 gabriels

特刊详情

客座编辑

杨玉超，北京大学
唐建石，清华大学
朱小健，中国科学院宁波材料技术与工程研究所
Yiyang Li，美国密歇根大学

主题范围

Neuromorphic materials and devices that emulate the critical components and functions in biological neural networks

Inspired by human brain, neuromorphic computing emerges as a promising paradigm to break the von Neumann bottleneck and enable energy-efficient information processing using electronic devices that emulate the critical components and functions in biological neural networks. This is a highly interdisciplinary and exciting research field that warrants a focus issue to disseminate the latest advances in neuromorphic materials and devices. Technical topics of interests include but are not limited to:

Material synthesis and characterizations for neuromorphic computing
Bio-inspired nanoionic materials and devices for neuromorphic computing
High-performance neuromorphic computing based on phase-transition materials
Energy-efficient neuromorphic devices designed by spintronic materials
In-sensor neuromorphic computing using optoelectronic materials
Flexible neuromorphic devices enabled by organic-inorganic hybrid materials

投稿流程

特刊文章与JPhys Materials期刊常规文章遵循相同的审稿流程和内容标准，并采用同样的投稿模式。

有关准备文章及投稿的详细信息，可以参阅IOPscience页面的作者指南。

作者可登入期刊主页进行在线投稿，先选择“文章类型”，然后在“选择特刊”的下拉框中选择“Focus issue on Materials and Devices for Neuromorphic Computing”。

投稿截止日期：2023年12月15日。

期刊介绍

JPhys Materials

2022年影响因子：4.8 Citescore：9.8
JPhys Materials（JPMATER）是一本新出版的开放获取期刊，涵盖材料研究中最重要和最激动人心的进展，着重关注跨学科和多学科研究，包括：生物和生物医学材料；碳材料；电子材料；能源和环境材料；玻璃和非晶态材料；磁性材料；金属和合金；超材料；纳米；有机材料；光子材料；聚合物和有机化合物；半导体；智能材料；软物质；超导体；表面、界面和薄膜等。