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Enregistrement W2046857741 · doi:10.1109/jssc.2005.858618

A VLSI Analog Computer/Digital Computer Accelerator

2005· article· en· W2046857741 sur OpenAlexfundno aff
Glenn Cowan, Robert Melville, Y. Tsividis

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnalog computerComputer scienceIntegratorAnalog signalAnalog signal processingVery-large-scale integrationHybrid computerMicroprocessorWorkstationAnalogue electronicsAnalog deviceComputer hardwareDigital signal processingElectrical engineeringElectronic circuitEmbedded systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of a single-chip VLSI analog computer fabricated in a 0.25-/spl mu/m CMOS process is described. It contains 80 integrators, 336 other linear and nonlinear analog functional blocks, switches for their interconnection, and circuitry to enable the system's programing and control. The IC is controlled, programmed and measured by a PC via a data acquisition card. This arrangement has been used to simulate ordinary differential equations (ODEs), partial differential equations, and stochastic differential equations with moderate accuracy, significantly faster than a modern workstation. Techniques for using the digital computer to refine the solution from the analog computer are presented. Solutions from the analog computer have been used to accelerate a digital computer's solution of the periodic steady state of an ODE by more than 10/spl times/. The IC occupies 1 cm/sup 2/ and consumes 300 mW. An analysis has been done showing that the analog computer dissipates 0.02% to 1% of the energy of a general purpose digital microprocessor and about 2% to 20% of the energy of a digital signal processor, when solving the same differential equation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,009

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations103
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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