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Enregistrement W2042543670 · doi:10.1142/s0129156407004679

QUANTUM SIMULATIONS OF DUAL GATE MOSFET DEVICES: BUILDING AND DEPLOYING COMMUNITY NANOTECHNOLOGY SOFTWARE TOOLS ON NANOHUB.ORG

2007· article· en· W2042543670 sur OpenAlexaff
Shaikh Ahmed, Gerhard Klimeck, Derrick Kearney, Michael McLennan, M. P. Anantram

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of High Speed Electronics and Systems · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoelectronicsMOSFETSuiteSoftwareQuantum computerComputer scienceSoftware suiteElectronic engineeringCMOSQuantumNanotechnologyEngineeringElectrical engineeringPhysicsMaterials scienceTransistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undesirable short-channel effects associated with the relentless downscaling of conventional CMOS devices have led to the emergence of new classes of MOSFETs. This has led to new and unprecedented challenges in computational nanoelectronics. The device sizes have already reached the level of tens of nanometers where quantum nature of charge-carriers dominates the device operation and performance. The goal of this paper is to describe an on-going initiative on nanoHUB.org to provide new models, algorithms, approaches, and a comprehensive suite of freely-available web-based simulation tools for nanoscale devices with capabilities not yet available commercially. Three software packages nanoFET, nanoMOS and QuaMC are benchmarked in the simulation of a widely-studied high-performance novel MOSFET device. The impact of quantum mechanical effects on the device properties is elucidated and key design issues are suggested.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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