Current testing: Dead or alive?
Notice bibliographique
Résumé
Current, voltage and time (frequency) are the base parameters describing an electronic system. In the 1700's, Benjamin Franklin was one of the first experimenting with current tests, followed by many others shaping the current domain. In 1963 Frank Wanlass (Fairchild Semiconductor) planted the first seeds of using current testing as part of a structural approach to validate integrated circuits when publishing the concept of complementary-MOS (CMOS) logic circuitry. It occurred to him that a CMOS circuit would use very little power and that in standby; it would draw practically nothing — just the leakage current. It was therefore a fact that CMOS circuits with increased standby power consumption were defective. In 1981 Mark W. Levi demonstrated the concept of IDDQ testing (validating circuits by measuring and observing their quiescent supply current) in his ITC'1981 paper “CMOS is most Testable”. This paper kicked off a lot of research on IDDQ fault modeling, IDDQ defect detection capabilities, IDDQ and reliability, IDDQ efficiency. Much of that research happened in the late eighties — early nineties by “Chuck and Jerry”, exploring the benefits, followed by studies done by HP, IBM, TI, Philips, Alcatel, Ford Micro, … Since then IDDQ testing became synonym to current testing. Extensive research revealed the IDDQ capabilities. Despite its demonstrated defect detection capabilities and screening efficiency, it was not an easy way for IDDQ to make it to the production test floor. The initial lack of commercial available ATPG tools and suitable measurement solutions were the hurdles to take.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,035 |
| Communication savante | 0,010 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».