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Enregistrement W2065316976 · doi:10.1109/cjece.2014.2327091

Improvement of High-Current Density PCB Design With PSU Load Balance and Redundancy on a High End Server System

2014· article· en· W2065316976 sur OpenAlexvenueno aff
Hsiao-Chung Chen, Ying‐Wen Bai

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute for Information Industry, Ministry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésHeat sinkElectrical engineeringPrinted circuit boardRedundancy (engineering)Power (physics)Computer scienceAutomotive engineeringEngineeringReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power efficiency and utilization are important factors for a cloud service provider. In this paper, we provide one quick design method both for a high-current density power distribution printed circuit board (PCB) design and for an improvement of a high end server system. This design method also takes into consideration both load balance and failures of a multipower supply server system, when the server system is supported by a redundancy power source. Our design is based on a system power source to sink the current path for both PCB copper shape dimension and thickness design, and to add some power or ground via for stitching either each power or ground plane on a multilayer PCB design to reduce direct current resistance. It also considers the airflow necessary for cooling the power distribution board to lower the temperature rise when high current is delivered with a resulting lower power loss and higher power efficiency and performance per watt.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,596

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,140
Écart entre enseignants0,137 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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