MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2985214174 · doi:10.1109/tim.2006.877721

Crosstalk Test Pattern Generation for Dynamic Programmable Logic Arrays

2006· article· en· W2985214174 sur OpenAlexaff
Jiangwei Liu, W.B. Jone, Sunil R. Das

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVery-large-scale integrationElectronic engineeringAutomatic test pattern generationElectronic circuitCrosstalkComputer scienceDigital electronicsLogic gateLogic synthesisEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crosstalk noise is one of the major noise problems introduced by interconnect wire scaling and high clock speed. In modern deep submicrometer circuits (DSM), signal crosstalk can arise between two long parallel wires. Programmable logic arrays (PLAs) are important building blocks in digital very large scale integrated (VLSI) circuits; especially, dynamic PLAs have been used pervasively in modern high-speed circuit design because of their predictable delays. However, a dynamic PLA may suffer crosstalk noises that will cause the circuit to malfunction due to charge loss. In this paper, based on the characteristics of dynamic PLA crosstalk noise, an automatic test pattern generation (ATPG) method to detect the maximum crosstalk noise for each product line is presented. Test patterns are then compressed by a test pattern compressor. Experimental results obtained by simulating Microelectronics Center of North Carolina (MCNC) PLA benchmark circuits demonstrate the efficiency of the ATPG and test compression methods

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,724

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Instrumentation and MeasurementMême sujetLow-power high-performance VLSI designTravaux en français237 207