Improving Compression Ratio, Area Overhead, and Test Application Time for System-on-a-Chip Test Data Compression/Decompression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new test data compression/decompression method for systems-on-a-chip. The method is based on analyzing the factors that influence test parameters: compression ratio, area overhead and test application time. To improve compression ratio, the new method is based on a Variable-length Input Huffman Coding (VIHC), which fully exploits the type and length of the patterns, as well as a novel mapping and reordering algorithm proposed in a pre-processing step. The new VIHC algorithm is combined with a novel parallel on-chip decoder that simultaneously leads to low test application time and low area overhead. It is shown that, unlike three previous approaches which reduce some test parameters at the expense of the others, the proposed method is capable of improving all the three parameters simultaneously. For example, the proposed method leads to similar or better compression ratio when compared to frequency directed run-length coding, however with lower area overhead and test application time. Similarly, there is comparable or lower area overhead and test application time with respect to Golomb coding , with improvements in compression ratio. Finally, there is similar or improved test application time when compared to selective coding, with reductions in compression ratio and significantly lower area overhead. An experimental comparison on benchmark circuits validates the proposed method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle