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Enregistrement W2243706233 · doi:10.1109/mssc.2015.2495661

Modeling Device Mismatch: Miles Copeland's Vision

2016· article· en· W2243706233 sur OpenAlexaboutno aff
K.R. Lakshmikumar

Notice bibliographique

RevueIEEE Solid-State Circuits Magazine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitorTelecommunicationsElectrical engineeringComputer scienceElectronic circuitFilter (signal processing)Electronic engineeringTelephonyEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mid-1970s is widely regarded as the time when analog metal?oxide?semiconductor (MOS) circuits saw fundamental breakthroughs. Until then, almost all analog circuits were being built using bipolar transistors. Researchers at the University of California, Berkeley, showed the realization of data converter circuits using MOS capacitors [1], which was quickly followed by building pulse code modulation codecs that would eventually be incorporated into every telephone [2]. The next functional block that needed integration for voice telephony was filters for anti-aliasing and reconstruction purposes. In addition to Berkeley [3], a lesser-known center of excellence in Canada led the way. The Canadian team consisting of researchers from Carleton University (doctoral student C.F. Rahim) and Northern Telecom, both based in Ottawa, Canada, was headed by Prof. Miles A. Copeland [4]. They showed that precision analog filters could be realized by using a switched capacitor as a resistor equivalent. The accuracy of the filter is then decided by the matching of capacitors and not by the absolute value of any element. Thus the MOS capacitor became the precision element used in the data converters and filters. These inventions helped establish Northern Telecom as the leader in digital switching products for telephony.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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