Single-Technology-Based Statistical Calibration for High-Performance Active-Matrix Organic LED Displays
Notice bibliographique
Résumé
Active-matrix organic light-emitting-diode (AMOLED) displays based on amorphous hydrogenated silicon (a-Si:H) thin-film transistors (TFTs) are the state of the art in display technology, owing to the feasilibility of low-cost fabrication and accessability to well-established TFT-LCD fabrication. While the a-Si:H TFT offers excellent matching of device properties over large areas, it suffers from a gate-bias-dependent threshold voltage shift in time, leading to grayscale inaccuracies. In order to counter this problem, many compensation circuits have been designed. The purpose of the compensation circuit is to estimate the threshold voltage shift in driver TFTs and apply a correction so as to maintain a constant brightness. However, all of the compensation circuits designed to date suffer from low spatial and temporal resolution and reliability issues or high cost due to the use of custom-made CMOS technology. In this paper, we focus on building AMOLED display systems solely based on a-Si:H TFT technology along with the use of off-the-shelf CMOS components to lower costs. Furthermore, we achieve high spatial and temporal resolution and high yield with the use of a two-TFT voltage programmed pixel circuit along with a statistical based external calibration circuit.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».