MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2547639812 · doi:10.1109/ccece.2016.7726658

A novel gate grading approach for soft error tolerance in combinational circuits

2016· article· en· W2547639812 sur OpenAlexaff
Mohammad Saeed Ansari, Ali Mahani, Jie Han, B.F. Cockburn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinational logicRedundancy (engineering)Computer scienceSoft errorLogic gateElectronic engineeringElectronic circuitCircuit reliabilityVery-large-scale integrationFault toleranceOverhead (engineering)Reliability engineeringReliability (semiconductor)EngineeringPower (physics)Embedded systemElectrical engineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous reduction in the minimum feature size of semiconductor devices and the supply voltages in advanced VLSI logic circuits has made those circuits more susceptible to soft errors. Hence, several fault tolerance techniques have been proposed in the literature to protect combinational circuits against single event transients (SETs). These fault tolerance techniques are based mainly on hardware redundancy and therefore they come at the cost of significant area and power overhead. In this paper, a novel gate grading approach is proposed to prioritize gates based on their influence on the circuit's reliability. Specifically, different masking factors are taken into account and the gates with the lowest masking capabilities are identified so that they can be hardened first. Since the gates with higher priorities affect the circuit's reliability more significantly, protecting those gates increases the circuit's reliability with the least required area and power overhead.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRadiation Effects in ElectronicsTravaux en français237 207