MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2895978932 · doi:10.5815/ijitcs.2018.10.05

Fredkin Circuit in Nanoscale: A Multilayer Approach

2018· article· en· W2895978932 sur OpenAlexaff
Abdullah-Al-Shafi, Ali Newaz Bahar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Information Technology and Computer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum-Dot Cellular Automata
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dot cellular automatonComputer scienceCellular automatonQuantum cellular automatonElectronic circuitPower consumptionLogic gateElectronic engineeringPower (physics)AlgorithmElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnologies, exceedingly Quantum-dot Cellular Automata (QCA), presents a notable perception for upcoming nanocomputing.Feature extent of circuits is moving to sub-micron point that produces the sophisticated device intricacies.In this work, QCA is considered as an application technique for reversible logic.A multi-layer reversible Fredkin circuit is proposed with QCA nanotechnology.The accomplishment of the outlined circuit is substantiated with five existing Fredkin gate, which exhibits from 71.20% to 37.50% improvement in term of cell intricacy.The proposed design uses 55 cells concerning only 0.03 μm 2 area and latency is 0.75.The power consumption by the proposed circuit is also presented in this literature.The proposed design has been realized with QCADesigner version 2.0.3.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Information Technology and Computer ScienceMême sujetQuantum-Dot Cellular AutomataTravaux en français237 207