MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1901792139 · doi:10.1109/isscs.2005.1511256

Analog and mixed-mode design using sub-micron technologies

2006· article· en· W1901792139 sur OpenAlexaff
Kenneth W. Martin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMOSAnalogue electronicsElectronic circuitMixed-signal integrated circuitTransistorElectronic engineeringComputer scienceIntegrated circuit designElectrical engineeringCircuit designIntegrated circuitAnalog multiplierReliability (semiconductor)EngineeringPower (physics)VoltageAnalog signalPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. The rules are changing for highly integrated analog circuit design in modern sub-micron technologies. In modern technologies, the analog circuits are usually realized using thick-oxide options with older generation transistors. This makes it difficult to increase the speeds or lower the power or area for the analog circuits. In addition, the mask and processing costs are sky-rocketing, which makes iterating a couple of times to get analog circuits working not an option. What is one to do? High-precision analog and mixed-mode design using CMOS technologies, with minimum dimensions of 0.13/spl mu/m, 0.09/spl mu/m, and smaller, is increasingly difficult primarily due to technology (that is transistor and component) imperfections and to reduced voltage head-room limitations. First, typical sub-micron CMOS technologies, and their limitations, as they relate to analog and mixed mode design are described. Next circuit and design methodologies and practices suitable for sub-micron technologies which attempt to circumvent many of the limitations are presented. Finally, reliability issues are discussed, and a number of issues and considerations specific to analog design using sub-micron technologies are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit DesignTravaux en français237 207