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Enregistrement W2062468832 · doi:10.1109/isvlsi.2014.27

Design of a Flexible, Energy Efficient (Auto)Correlator Block for Timing Synchronization

2014· article· en· W2062468832 sur OpenAlexaff
Fabio Campi, Roberto Airoldi, Jari Nurmi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSynchronization (alternating current)ScalabilityEmbedded systemEnergy consumptionBlock (permutation group theory)Overhead (engineering)Flexibility (engineering)Context (archaeology)Efficient energy useWirelessReliability (semiconductor)Distributed computingPower (physics)Computer networkChannel (broadcasting)EngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-mode and multi-standard connectivity has become a necessity for portable communication systems. A convenient architectural solution is to build flexible systems that can be reprogrammed to meet requirements of multiple standards. One of the major issues in this context is the resource overhead required by programmability. In particular, in the latest VLSI technology nodes, energy consumption has become a very severe problem, greatly impacting the reliability of the hardware. Therefore, any design aimed at the implementation of multi-mode multi-standard communication systems must be strictly targeted at the lowest power consumption without jeopardizing peak performance, while, at the same time, retaining a high degree of flexibility. This work presents the design and implementation of a (auto)correlator block for timing synchronization. The design is composed of a scalable computational unit, which allows to meet real-time requirements of different wireless communication standards (e.g. W-CDMA, IEEE 802.11a/g/n). Moreover, dynamic power management allows to dynamically trade-off energy consumption versus performance, adapting power dissipation to the specific requirements of each supported standard, as well as to follow dynamic variations of the computation load.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,495

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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