(Invited) Homogeneous and Heterogeneous Material Based Nanotube Tunnel Field Effect Transistor with Core-Shell Gate Stacks
Notice bibliographique
Résumé
In the last forty years, complementary metal oxide semiconductor (CMOS) technology has made tremendous progress and its advancement has enabled physical scaling of CMOS electronics technology. Physical scaling has offered us higher data processing performance but with the increased penalty of power consumption. As we approach physical scaling, alternative materials, device architecture, physics and integration strategies have been proposed to overcome this fundamental physical roadblock. This problem specially exaggerates for implantable and bioelectronics where we need higher data performance but at the same time lower power consumption. Specially body integration restricts heat dissipation related power consumption to 40 mW/cm2. Therefore, we have conceptualized a newly minted nanotube architecture with the classical crystalline material such as silicon (Si), Silicon-Germanium (SiGe), Germanium (Ge), III-V materials and applying tunnel physics we have developed an integration strategy where a core-shell gate stacks in a coin like configuration (sensors on sensing surface connected via through-polymer-via (TPV) to homo and heterogeneous crystalline materials based nanotube tunnel FETs with core-shell gate stacks on the other side for higher information processing performance and lower power consumption. In this talk, we will discuss this novel device architecture, its physics, choice of materials and integration strategy specially for brain-machine interfacing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».