Developing a Universal Mirror–mirror Laser Mapping System for Single Event Effect Research
Notice bibliographique
Résumé
Research on single event effects (SEEs) is significant to the design and manufacture of modern electronic devices. By applying two photon absorption (TPA) ultra-fast pulsed lasers, extra electron-hole pairs (EHPs) are generated in a desired location on a chip, simulating the process that could occur in the circuit by energetic particles. In this study, a SEE sensitivity mapping system is described which uses this method to generate real-time sensitivity maps for various electronic devices. The system hardware includes an attenuator to control the energy, a Pockels cell as a fast-optical switcher and a mirror–mirror module to project the laser beam into a certain location. The system software developed for this application controls the laser system, automatically generates sensitivity maps, communicates with the testing devices and logs the SEE results. The two main features of this laser mapping system are: high scanning velocity for large area scanning (about 1 × 1 mm) and high spatial resolution for small area scanning (about 1 × 1 μm). To verify this mapping system, sensitivity maps were generated for static random access memory (SRAM) built with 65 nm technology and for commercial operational amplifiers (op-amps). The achieved sensitivity maps were compared with circuitry analysis and laser testing results, confirming this mapping system to be effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».