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Enregistrement W2121532669 · doi:10.1002/mop.22917

Characterization of on‐chip miniature multi‐layer spiral inductors for RFICs

2007· article· en· W2121532669 sur OpenAlexaff
Jianyong Xie, Wen‐Yan Yin, Jinglin Shi, Kai Kang, Zhizhang Chen

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductorInductanceEquivalent series resistanceEquivalent series inductanceSpiral (railway)MicrowaveElectrical engineeringEquivalent circuitCMOSLayer (electronics)Skin effectElectronic engineeringEngineeringMaterials scienceTopology (electrical circuits)Mechanical engineeringTelecommunicationsVoltageNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several existing closed‐form equations for calculating DC inductance and resistance of single‐spiral inductors are examined at first, and the most accurate formula is chosen for characterizing the DC inductance of multi‐layer spiral inductors. The partial element equivalent circuit (PEEC) method is implemented for computing their frequency‐dependent (AC) resistance and inductance. To validate our calculated results, we designed and fabricated some multi‐layer spiral inductors using standard 0.18 μmCMOS technology. The on‐chip measurements are carried out so as to obtain two‐portS‐parameters of these inductors. Excellent agreements are obtained between the calculated and experimental results, which include DC and low‐frequency inductances of three‐, four‐, and fiver‐layer spiral inductors, respectively. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Microwave Opt Technol Lett 49: 2932–2936, 2007; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/mop.22917

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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