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Enregistrement W2122333850 · doi:10.1109/essderc.2010.5618183

Investigation of the ISPP dynamics and of the programming efficiency of charge-trap memories

2010· article· en· W2122333850 sur OpenAlexfundno aff
Alessandro Maconi, Christian Monzio Compagnoni, Salvatore Amoroso, E. Mascellino, Michele Ghidotti, G. Padovini, Alessandro S. Spinelli, Andrea L. Lacaita, Aurelio Giancarlo Mauri, G. Ghidini, N. Galbiati, Alessandro Sebastiani, C. Scozzari, Eugenio Greco, Elisa Camozzi, Paolo Tessariol

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaEuropean Commission
Mots-clésQuantum tunnellingElectric fieldCapacitorNitrideTrap (plumbing)OptoelectronicsStack (abstract data type)OxideMaterials scienceVoltageCharge (physics)ElectronElectrical engineeringElectronic engineeringNanotechnologyPhysicsComputer scienceLayer (electronics)EngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a detailed investigation of the ISPP dynamics of charge-trap memory capacitors, considering not only the flat-band voltage but also the bottom oxide electric field and tunneling current evolution during programming. Differently from the floating-gate case, results on nitride-based memories show that the flat-band increase per step does not equal the step amplitude of the gate staircase, decreasing, moreover, as programming proceeds. As a consequence, the electric field and tunneling current through the bottom oxide are shown to largely increase. Using results at different temperatures and on samples with different stack compositions, this dynamics is explained in terms of a drop of the programming efficiency as more and more charge is stored in the nitride layer, due to the reduction of the number of free traps available for capturing the injected electrons.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,095

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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