Ultra low noise signed digit arithmetic using cellular neural networks
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 addresses mixed-signal applications where the presence of digital switching noise is a major problem; for example, digital circuitry adjacent to sensitive bio-sensors in an SoC device. This paper describes a method for building ultra low-noise signed-digit arithmetic circuits using analog cellular neural networks, essentially implementing asynchronous digital logic with analog circuits. Each node in our asynchronous architectures uses controlled current sources driving into capacitors; providing both low current and voltage time derivatives (di/dt and dv/dt) and, as a result, reducing both instantaneous and average system and cross-talk noise. In this paper, we present the architecture of a signed-digit radix-2 adder with symmetrical digit set {-1,0,1}. The adder uses a new class of CNNs that has three stable states to match the three values of the digit set. The adder not only has all the known advantages of SD addition, but also greatly reduces switching noise. We also describe a 32x32-digit multiplier based on this technique. In a simulated comparison with CMOS digital counterparts in a 0.35/spl mu/m CMOS technology, the peak system noise is 60-70dB lower for the CNN circuits.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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