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Enregistrement W2053237783 · doi:10.1109/mwscas.2007.4488818

A new parallel link interface with current-mode incremental signaling and per-pin skew compensation

2007· article· en· W2053237783 sur OpenAlexaff
An Hu, Fei Yuan

Notice bibliographique

RevueConference proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkewClock skewComputer scienceClock domain crossingCMOSElectronic engineeringClock rateInterface (matter)Topology (electrical circuits)Synchronous circuitElectrical engineeringClock signalEngineeringTelecommunicationsParallel computingJitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a new current-mode incremental signaling parallel link interface with per-pin skew compensation. Per-pin skew compensation is carried out in a training phase where clock-like training data are sent to all channels along with a reference clock of the same frequency. Training data are deskewed with respect to the common reference clock using DLLs such that all channels are skew-compensated simultaneously. New encoding and decoding scheme have been proposed to reduce the signal critical path at the transmitter. Transimpedance amplifiers with replica biasing are used to perform current-to-voltage conversion at the receiving end with a minimum sensitivity to supply voltage fluctuation. To evaluate the performance of the proposed skew compensating technique, a parallel link interface consisting of two data channels and one reference clock channel has been implemented with UMC 0.13 mum 1.2 V CMOS technology and analyzed using SpectreRF from cadence design systems with BIM3V3 device models. The channels are modeled as 50 Omega microstrip lines. Simulation results have demonstrated that the proposed parallel link interface is capable of deskewing the channel signals at 1 Gbytes/s.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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