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Enregistrement W2303696326 · doi:10.1109/tcad.2015.2474411

TSV Extracted Equivalent Circuit Model and an On-Chip Test Solution

2015· article· en· W2303696326 sur OpenAlexafffund
Zheng Gong, Rashid Rashidzadeh

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésParametric statisticsThrough-silicon viaEquivalent circuitElectronic engineeringChipVoid (composites)Parametric modelElectronic circuitRealization (probability)Integrated circuitTestabilityComputer scienceCircuit extractionEngineeringMaterials scienceReliability engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through silicon via (TSV) is the enabling technology for 3-D integrated circuit (IC) realization. To develop manufacturing tests for 3-D ICs, TSV has to be accurately modeled. Analytical methods are commonly used to develop circuit models for TSVs. These models are often difficult to develop and require some assumptions to simplify the problem. This paper presents a new method utilizing computer-aided design tools to extract circuit models for prebond and postbond TSVs. It is shown how the effects of common TSV parametric and catastrophic faults such as pinholes, voids, and open circuits affect TSV circuit models through 3-D full-wave simulations. It is also shown that the substrate conductivity has a considerable effect on the TSV fault characterization. The extracted models indicate that even a relatively large void does not alter the TSV characteristic parameters and thus voids remain largely undetected with conventional test solutions. An on-chip circuit, utilizing a delay-locked loop is presented as a test solution to detect TSV parametric faults.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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