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Enregistrement W2075403461 · doi:10.1063/1.2937177

Continuous current and surface potential models for undoped and lightly doped double-gate metal-oxide-semiconductor field-effect transistors

2008· article· en· W2075403461 sur OpenAlexaff
Hamdy Abd Elhamid, M. Jamal Deen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField-effect transistorMaterials scienceTransistorCondensed matter physicsDopingSaturation (graph theory)CapacitanceSemiconductorFermi levelSurface statesOptoelectronicsElectronComputational physicsVoltagePhysicsSurface (topology)Electrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have introduced a continuous, explicit, surface potential model for symmetric undoped and lightly doped double gate metal-oxide-semiconductor field-effect transistor devices. The surface potential model considered both hole and electron quasi-Fermi potential effects. An explicit current model has been introduced in terms of both source and drain charge densities at which hole and electron quasi-Fermi level or IMREFs are defined. The introduced models are directly related to the device biasing and device structure without the need for fitting parameters. Both of the surface potential and current models are continuous from below to above threshold and from linear to saturation of operation regimes. Good agreement has been obtained when our analytical models are compared to numerical results. The effects of hole IMREF on the small-signal (or ac) parameters are also reported. We predicted that the presence of holes has raised the saturation voltage. Also, we have observed from the gate capacitance curve that the hole IMREF should be taken into our account for low frequency applications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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