A development platform and electronic modules for automated test up to 20 Gbps
Notice bibliographique
Résumé
An adaptable platform for the development of customized ATE and test-support modules is described. The purpose of the platform is to provide a hardware framework for assembling combinations of specialized test modules for applications that are not well addressed by conventional general-purpose ATE alone. The platform can also be used to test, characterize, and calibrate individual modules prior to use within either a platform-based application or within a traditional ATE environment. The paper describes some of the salient features of the platform and one completed example for an all-optical packet-switching network called ¿Data Vortex¿ operating at 2.5 Gbps on each of 18 channels (>40 Gbps aggregate burst data rate). Two other example modules demonstrate even higher data rates. One is a dual-channel, bidirectional 5 Gbps FPGA-based module with loopback, jitter-injection, and 2:1 XOR multiplexing (up to 10 Gbps). This module exploits recent advances in FPGA technology that enable very high data rates at relatively low cost. Another example module synthesizes two 10 Gbps data streams using 16:1 SiGe serializers; and then combines these using an InP XOR gate to form a 20 Gbps test stimulus channel. While the platform and modules have interesting characteristics, individually they do not form a complete solution. However the various possible combinations, together with special-purpose modules, may help solve some of the most difficult test applications in the near future. Therefore, this paper tries to present the key features in a way that the reader may extrapolate to future test challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».