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Enregistrement W1986995578 · doi:10.5539/cis.v4n1p90

A Kind of Low-cost Non-intrusive Autonomous Fault Emulation System

2011· article· en· W1986995578 sur OpenAlexvenueno aff
Qiang Zhang, Zhou Jun, Xiaozhou Yu

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulationComputer scienceEmbedded systemField-programmable gate arraySingle event upsetControl reconfigurationFault injectionHardware emulationFault (geology)Evolvable hardwareAvionicsReliability (semiconductor)Static random-access memoryComputer hardwareOperating systemEngineeringSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SRAM-Filed Programmable Gate Arrays (FPGA) have become one of the most important carriers of digital electronic system because of its many inborn advantages. However, as manufacture of Integrated Circuit evolves towards Very Deep Sub-Micron technology, FPGA designers must be careful of circuit’s Single Event Upset (SEU) susceptibility when used in hostile environment, such as avionics and space applications where reliability is vital. We proposed a SEU-fault emulation platform to evaluate circuit’s SEU mitigation performance. The platform does not need any external circuit or micro controller to manage fault emulation process compared with existing approach. Source codes of Circuit Under Test (CUT) do not need to be modified or intruded with any component. It is a non-intrusive testing. Communication between host-computer and emulation board is minimized to accelerate fault injection speed. Experimental result shows that a single fault injecting (including Multi-Bits-Upset) only costs 29us. A circuit state reloading technology is exploited to increase emulation efficiency. Moreover, in the field of evolvable hardware, genetic operations can be reconfigured and its fitness can be evaluated on-line using the proposed fast dynamic reconfiguration method, which is useful for implementing self-repair and self-evolutionary hardware.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,242

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 savante0,0000,003
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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