GaN Integration Technology, an Ideal Candidate for High-Temperature Applications: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In many leading industrial applications such as aerospace, military, automotive, and deep-well drilling, extreme temperature environment is the fundamental hindrance to the use of microelectronic devices. Developing an advanced technology with robust electrical and material properties dedicated for high-temperature environments represents a significant progress allowing to control and monitor the harsh environment regions. It may avoid using cooling structures while improving the reliability of the whole electronic systems. As a wide bandgap semiconductor, gallium nitride is considered as an ideal candidate for such environments, as well as in high-power and high-frequency applications. We review in this paper the main reasons that offer superiority to GaN devices over better-known technologies such as silicon (Si), silicon-on-insulator, gallium arsenide (GaAs), silicon germanium (SiGe), and silicon carbide (SiC). The theory of operation and main challenges at high temperature are discussed, notably those related to materials and contacts. In addition, the main limitations of GaN, including the technological (thermal and chemical) and intrinsic (current collapse and device self-heating) features are provided. In addition, the GaN devices recently developed for high-temperature applications are examined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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