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Enregistrement W2561680259

Simulation of High-Frequency Scaling of Silicon MOSFETs and the Golden Transistor

2016· dissertation· en· W2561680259 sur OpenAlexaboutno aff
J.D. Bateman

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalingTransistorSiliconMOSFETOptoelectronicsFrequency scalingElectrical engineeringMaterials scienceElectronic engineeringEngineeringMathematicsVoltage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates high-frequency scaling of advanced Silicon UTBB-FDSOI MOSFETs using semi-classical and ab initio NEGF simulations for the first time. Similarly, new ab initio NEGF simulations of the novel post-CMOS Au metal-channel FET are presented along side fabrication experiments towards testing simulation accuracy.\nAb initio NEGF simulations predict short channel effects to be suppressed down to LG=2nm, TSi=1.2nm, with improved ION by 80% and gm by 308% to compared to 24nm UTBB-FDSOI MOSFET measurements. Semi-classical simulations predict improvements of 46% in gm and 75% in fT for scaling down to LG=9.7nm, TSi=3.1nm.\nThe Au METFET shows no significant ION/IOFF with results being sensitive to simulation model choice. A complete METFET fabrication process flow is presented to test simulation accuracy and the smallest metal channel width ever fabricated using EBL at the University of Toronto is demonstrated at 9nm.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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