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Enregistrement W2972617630 · doi:10.1109/cjece.2019.2895047

Low-Power Highly Reliable SET-Induced Dual-Node Upset-Hardened Latch and Flip-Flop

2019· article· en· W2972617630 sur OpenAlexvenueno aff
Riadul Islam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichigan Space Grant Consortium
Mots-clésFlip-flopUpsetNode (physics)TransistorPower–delay productSoft errorComputer sciencePower (physics)Electrical engineeringMaterials scienceVoltageElectronic engineeringOptoelectronicsCMOSPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It appears that the relentless pursuit of Moore's law scaling from one generation of process technology to the next increases circuit vulnerability to single-event transient (SET)-induced double-node upset (SEDU). In this paper, we present a novel SEDU-hardened latch. The latch consists of a new 16-transistor (16T) SEDU-hardened storage cell and a C-type output buffer. The latch exhibits 25% lower power consumption, is 81% faster, and also shows 86% lower power-delay product than the existing SEDU-hardened latches. In addition, we present the first SEDU-hardened flip-flop that exhibits negative hold time. The proposed SEDU-hardened flip-flop is 29% faster, consumes 50% lower dynamic power and 25% lower static power, has 45% lower setup time, and uses 27% lower area than the existing partial SEDU-hardened flip-flop.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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