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Enregistrement W2647610978 · doi:10.82308/31957

Enhancement of printed inductors using artificial magnetic conductor (AMC) surfaces for millimeter-wave applications

2009· article· en· W2647610978 sur OpenAlexfundno aff
Darryl Kostka

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésInductorElectrical engineeringInductanceEngineeringConductorElectronic engineeringPhysicsComputer scienceMaterials scienceVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated inductors are one of the most basic elements used in the design of modern electronic systems. However, they generally suffer from poor quality and are inherently area intensive, thus limiting system performance and prove to be a bottleneck for compact system integration. Several research efforts have been devoted to the development of miniaturized, high quality inductors. One such method proposes the use of an Artificial Magnetic Conductor (AMC) surface to enhance the inductor performance by creating a second inductive region thereby enabling inductor reuse. It can theoretically be shown, through image theory, that an AMC reflector can be used to effectively double the inductance of an inductor component. Accordingly, in order to validate this concept, two AMC surface designs are investigated for both on-chip and PCB-based implementations. The designed AMC surfaces are then integrated with standard loop inductor components in order to justify their performance benefits through measurement results of the fabricated prototypes. Finally, the practicality of this approach is demonstrated through the application of mm-wave VCOs by replacing a standard LC-VCO tank inductor with a miniaturized AMC-backed inductor. In order to do so, mm-wave LC-VCO prototypes are designed, fabricated and characterized through measurements.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,209 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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