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Enregistrement W2962955774 · doi:10.1109/edssc.2019.8754212

Silicon Nitride Stress Liner Impacts on the Electrical Characteristics of AlGaN/GaN HEMTs

2019· article· en· W2962955774 sur OpenAlexaff
Wei‐Chih Cheng, Tao Fang, Siqi Lei, Yunlong Zhao, Minghao He, Mansun Chan, Guangrui Xia, Feng Zhao, Hongyu Yu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSouthern University of Science and Technology
Mots-clésHigh-electron-mobility transistorMaterials sciencePassivationPlasma-enhanced chemical vapor depositionOptoelectronicsGallium nitrideStrain (injury)Strain engineeringSilicon nitrideChemical vapor depositionWide-bandgap semiconductorStress (linguistics)TransistorNitrideSiliconVoltageElectrical engineeringComposite materialLayer (electronics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the piezoelectric nature of GaN, the two-dimensional electron gas (2DEG) in AlGaN/GaN high electron mobility transistor (HEMT) could be engineered by strain. In this work, SiN <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">x</sub> deposited using dual-frequency plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) was used as a stressor. The output performance of the devices was dominated by the surface passivation instead of the strain effect. However, the threshold voltage was increased by the liner-induced strain, supporting strain engineering as an effective approach to pursue the normally-off operation of AlGaN/GaN HEMTs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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