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Enregistrement W1998703892 · doi:10.1149/1.3694388

Recent Innovations in Leading-Edge Silicon Devices

2012· article· en· W1998703892 sur OpenAlexaff
Richard James

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensChipworks (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramTransistorMaterials scienceOptoelectronicsSiliconElectronicsFlash (photography)Flash memoryEngineering physicsNanotechnologyGate dielectricEnhanced Data Rates for GSM EvolutionSemiconductorElectrical engineeringComputer scienceEngineeringTelecommunicationsPhysicsEmbedded systemOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first 45-nm logic devices were introduced in 2007, followed more recently by 40-nm and 32/28-nm products. These nodes are notable for the introduction of high-k dielectrics and metal gate into the transistor structure, and the adoption of second-generation low-k dielectric layers. Soon we expect to see the first 22-nm FinFET products. Also, we are now in the era of 20-nm flash memory and 30-nm DRAM. Chipworks, as a supplier of competitive intelligence to the semiconductor and electronics industries, monitors the evolution of chip processes as they come into commercial production. The paper illustrates (with SEM and TEM imaging) some of the materials and structural changes that have taken place in recent years as silicon heads towards its intrinsic performance limits. It will deal with the evolution of the transistor structure from the 45-nm to the 28-nm generations, and review the latest 3x-nm DRAM technology and 2x-nm flash devices.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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