Defect Level Estimation for Pseudorandom Testing Using Stochastic Analysis
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
Pseudorandom testing has been widely used in built‐in self‐testing of VLSI circuits. Although the defect level estimation for pseudorandom testing has been performed using sequential statical analysis, no closed form can be accomplished as complex combinatorial enumerations are involved. In this work, a Markov model is employed to describe the pseudorandom test behaviors. For the first time, a closed form of the defect level equation is derived by solving the differential equation extracted from the Markov model. The defect level equation clearly describes the relationships among defect level, fabrication yield, the number of all input combinations, circuit detectability (in terms of the worst single stuck‐at fault), and pseudorandom test length. The Markov model is then extended to consider all single stuck‐at faults, instead of only the worst single stuck‐at fault. Results demonstrate that the defect level analysis for pseudorandom testing by only dealing with the worst single stuck‐at fault is not adequate (In fact, the worst single stuck‐at fault analysis is just a special case). A closed form of the defect level equation is successfully derived to incorporate all single stuck‐at faults into consideration. Although our discussions are primarily based on the single struck‐at fault model, it is not difficult to extend the results to other fault types.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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