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Enregistrement W2020189142 · doi:10.1155/wcn/2006/12945

Parametric Conversion Using Custom MOS Varactors

2006· article· en· W2020189142 sur OpenAlexaff
Howard Chan, Zhongbo Chen, Sebastian Magierowski, Krzysztof Iniewski

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaricapParametric statisticsComputer scienceCMOSContext (archaeology)Electronic circuitVoltage-controlled oscillatorRFICExtremely high frequencyElectrical engineeringElectronic engineeringVoltageRadio frequencyTelecommunicationsCapacitanceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The possible role of customized MOS varactors in amplification, mixing, and frequency control of future millimeter wave CMOS RFICs is outlined. First, the parametric conversion concept is revisited and discussed in terms of modern RF communications systems. Second, the modeling, design, and optimization of MOS varactors are reconsidered in the context of their central role in parametric circuits. Third, a balanced varactor structure is proposed for robust oscillator frequency control in the presence of large extrinsic noise expected in tightly integrated wireless communicators. Main points include the proposal of a subharmonic pumping scheme based on the MOS varactor, a nonequilibrium elastance-voltage model, optimal varactor layout suggestions, custom m-CMOS varactor design and measurement, device-level balanced varactor simulations, and parametric circuit evaluation based on measured device characteristics.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,781

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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