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Enregistrement W2047220965 · doi:10.1142/s0129156408006004

NANOCRYSTALLINE SILICON THIN FILM TRANSISTORS FOR HIGH PERFORMANCE LARGE AREA ELECTRONICS

2008· article· en· W2047220965 sur OpenAlexaff
Mohammad R. Esmaeili-Rad, Hyun Jung Lee, Andrei Sazonov, Arokia Nathan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of High Speed Electronics and Systems · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThin-film transistorMaterials scienceTransistorOptoelectronicsElectronicsThreshold voltageTransconductanceElectronic circuitAmorphous siliconNanocrystalline siliconNanocrystalline materialLeakage (economics)SiliconElectrical engineeringBackplaneElectronic engineeringEngineering physicsVoltageNanotechnologyEngineeringCrystalline silicon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanocrystalline silicon ( nc - Si ) thin film transistors (TFTs) have potential for high-performance applications in large area electronics, such as next generation of flat panel displays and medical x-ray imagers, for pixel drivers, readout circuits, as well as complementary channel logic circuits for system-on-panel integration. This potential stems from reduced threshold voltage shift and higher transconductance, compared to amorphous silicon counterpart. In this paper, we discuss various TFT structures, their associated design and performance considerations, including leakage current and threshold voltage stability mechanisms.

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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,911

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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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