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Enregistrement W2983928186 · doi:10.1109/imtc.1999.776985

Space compression revisited

2003· article· en· W2983928186 sur OpenAlexaff
S.R. Das, T.F. Barakat, Emil M. Petriu, Mansour H. Assaf, Krishnendu Chakrabarty

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVLSI and Analog Circuit Testing
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverhead (engineering)Built-in self-testComputer scienceVery-large-scale integrationAlgorithmBenchmark (surveying)Combinational logicFault coverageElectronic circuitComputer engineeringParallel computingLogic gateEngineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses new space compression techniques for built-in self-testing (BIST) of VLSI circuits based on the use of compact test sets to minimize the storage requirements for the circuit under test (CUT) while maintaining the fault coverage information, utilizing the concepts of Hamming distance, sequence weights along with failure probabilities of errors in the selection of specific gates for merger of output streams from the CUT. The outputs coming out of the space compactor may eventually be fed into a time compressor to derive the signature for the circuit. The concepts are extended to establish generalized mergeability criteria for merging an arbitrary number N of output bit streams under conditions of both stochastic independence and dependence of line errors. The proposed techniques guarantee rather simple design with high fault coverage for single stuck-line faults, with low CPU simulation time, and acceptable area overhead. Design algorithms are also proposed, and the simplicity and ease of implementation are demonstrated with examples, primarily through extensive simulation runs on ISCAS 85 combinational benchmark circuits with FSIM, ATALANTA, and COMPACTEST. The paper also provides performance comparisons of the designed space compactors with conventional linear parity tree space compressor.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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