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Enregistrement W3089994934 · doi:10.1109/iscas45731.2020.9180509

A 312pJ°C<sup>2</sup> Ultra-Low-Power Direct-ADC Multi-Range Temperature Sensor for IoT Nodes

2020· article· en· W3089994934 sur OpenAlexaff
Tayebeh Yousefi, Alireza Dabbaghian, Hossein Kassiri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransducerDynamic rangeFlash ADCLinearityWide dynamic rangeAtmospheric temperature rangeEnergy (signal processing)Range (aeronautics)Computer scienceWireless sensor networkElectrical engineeringVoltageElectronic engineeringMaterials sciencePhysicsEngineeringVoltage reference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ADC-direct energy-efficient temperature sensor with a novel multi-range BJT-based transducer design is presented. Thanks to the novel transducer design, the proposed NPN-based sensor does not require any analog-domain pre-ADC signal conditioning. Through bias current control, the sensing range can be adjusted for different applications. Our simulation results show a 2.67 × improvement in ADC dynamic range utilization for the military (-55° C to 125° C) and 3.8 × improvement for the medical (0°C to 100° C) temperature ranges, respectively. An Incremental ΔΣ-based readout circuitry for the proposed sensor has also been implemented and the circuit- and system-level simulation results are presented. The entire design draws 2.6μA from a 1.2V supply voltage to yield a resolution of 0.01° for a conversion time of 100ms, achieving a resolution FoM of 3.12pJ°C <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> .

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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