Multiple-Bit Parity-Based Concurrent Fault Detection Architecture for Parallel CRC Computation
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
As a result of huge advancements in VLSI technology, more and more complex circuits are being implemented making not only the whole digital system more prone to faults, but also the fault detector itself susceptible to faults resulting in the requirement of concurrent fault detection architecture of the encoders and decoders. In this paper, we present a multiple-bit parity-based fault detection architecture for parallel CRC computation. After analyzing the parallel implementation of CRC, we present a formulation to generate a multiple-bit parity prediction structure to incorporate the fault detection architecture. Using the formulations of digit level CRC architecture, the checksum is divided into few blocks and predicted multiple-bit parity of the blocks are compared with the actual parity bits. Finally, with the help of software simulation and ASIC implementation, we show that the proposed scheme is highly efficient in terms of fault detection capability whereas it involves small area and time overhead. As an example, we have shown that the worst case area overhead is <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$25.7$</tex-math></inline-formula> percent for CRC <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$-32$</tex-math></inline-formula> with four parity bits, and corresponding time overhead is <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$15.6$</tex-math></inline-formula> percent.
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.
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 | 0,000 |
| 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