MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2550596389 · doi:10.1109/tns.2016.2627003

An Area Efficient Stacked Latch Design Tolerant to SEU in 28 nm FDSOI Technology

2016· article· en· W2550596389 sur OpenAlexafffund
Haibin Wang, Li Chen, R. Liu, Y.-Q. Li, J. S. Kauppila, B. L. Bhuva, K. Lilja, Shi-Jie Wen, Richard Wong, Rita Fung, Sanghyeon Baeg

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of SaskatchewanCMC Microsystems
Mots-clésPMOS logicUpsetCMOSMaterials scienceFlip-flopTransistorSingle event upsetOptoelectronicsElectrical engineeringSilicon on insulatorNMOS logicMOSFETElectronic engineeringStatic random-access memoryVoltageEngineeringSilicon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present D flip-flop, Quatro, and stacked Quarto flip-flop designs fabricated in a commercial 28-nm CMOS FDSOI technology. Stacked-transistor structures are introduced in the stacked Quatro design to protect the sensitive devices of the original structure. Striking either of the stacked devices will not upset the latch because the conduction path to the supply rail is still cut off by the other off-state device. The irradiation experimental results substantiate that the stacked Quatro design has significantly better SEU tolerance (e.g., higher heavy ion upset Linear Energy Transfer threshold and smaller cross-section data) than the reference designs. It introduces power and area penalties because the proposed design duplicates and stacks two sensitive PMOS devices. Additionally, the impact of technology scaling on Quatro in various technology nodes (130-nm, 65-nm, and 40-nm) has been studied suggesting decreasing upset threshold and decreasing cross-section data.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Nuclear ScienceMême sujetRadiation Effects in ElectronicsTravaux en français237 207