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Enregistrement W2158515581 · doi:10.5755/j01.eee.19.10.2464

Sizing Analog Integrated Circuits by Current-Branches-Bias Assignments with Heuristics

2013· article· en· W2158515581 sur OpenAlexaff
I. Guerra-Gómez, Esteban Tlelo‐Cuautle

Notice bibliographique

RevueElektronika ir Elektrotechnika · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensSemtech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingHeuristicsBiasingCascodeTransconductanceElectronic engineeringComputer scienceElectronic circuitOperational amplifierCurrent mirrorMathematical optimizationAmplifierEngineeringElectrical engineeringVoltageMathematicsTransistorCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work shows the usefulness of assigning current-branches-bias levels, in order to improve and accelerate the sizing optimization of MOSFET-based analog integrated circuits (ICs). That way, the proposed procedure relies on the search of current branches from the associated incidence matrix by applying a recursive technique for exploring circuit graphs. The goal is focused on determining the bounds of the width/length (W/L) search space for each MOSFET before starting the sizing optimization process. As a case of study, the proposed current-branches-bias assignment (CBBA) approach is applied in the sizing optimization of the recycled folded cascode operational transconductance amplifier by applying evolutionary algorithms (EAs). From the feasible optimization results, we conclude that our proposed CBBA approach enhances and accelerates the biasing and sizing of analog ICs by EAs. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.eee.19.10.2464

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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