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Enregistrement W2998474445 · doi:10.1109/led.2019.2963299

A TCAD Study on Lateral Power MOSFET With Dual Conduction Paths and High-$k$ Passivation

2019· article· en· W2998474445 sur OpenAlexaff
Junji Cheng, Haimeng Huang, Bo Yi, Weijia Zhang, Wai Tung Ng

Notice bibliographique

RevueIEEE Electron Device Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPassivationMOSFETMaterials scienceField-effect transistorThermal conductionCMOSElectrical engineeringTransistorOptoelectronicsTopology (electrical circuits)VoltageLayer (electronics)NanotechnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new lateral power metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) with dual conduction paths and high-k passivation is proposed. The high-k passivation enables the dual conduction paths to realize the double reduced surface field (RESURF) action and facilitates the formation of an accumulation layer during forward conduction. The proposed device offers a 42% reduction in specific on-resistance (RON,SP) when compared to a similar size baseline device with the same breakdown voltage (BV). The technology computer-aided design (TCAD) simulation results, based on a 0.5 μm bipolar-CMOS-DMOS (BCD) compatible process, show that the proposed device is able to provide a RON,SPas low as 0.28 mΩ·cm2with a BV of 92 V.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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