An All-Digital Time-Domain Smart Temperature Sensor With a Cost-Efficient Curvature Correction
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
This paper presents an all-digital time-domain smart temperature sensor (TDSTS) with a cost-efficient curvature correction, which can effectively improve the accuracy and cost. Inverter-based TDSTSs are low cost and low complexity but they exhibit a significant curvature, which severely impairs their accuracy. Linearity enhancement through linear interpolation reduces the curvature and results in a twofold improvement in the accuracy. In this paper, the proposed curvature correction not only simplified the scheme to reduce the hardware cost but also successfully eliminated the curvature to achieve the most suitable accuracy. In addition, the correction procedure was also simplified. The TDSTS was implemented in eight Xilinx field-programmable gate arrays for performance verification and occupied 74 slices per sensor. The logic utilization for the proposed curvature-corrected circuit was 17 slices, and its cost was only 23% of the hardware cost. The experimental results indicated that the maximum inaccuracy decreased from 5 °C to 1.8 °C over the temperature range of -20 °C-100 °C, resulting in an approximate threefold improvement in the accuracy. Compared with a previous study, the improvements of 30% and 43% in the accuracy and cost, respectively, successfully validate the proposed technique.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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