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Enregistrement W3113300757 · doi:10.1002/dac.4702

Design of quantum‐dot cellular automata‐based communication system using modular N‐bit binary to gray and gray to binary converters

2020· article· en· W3113300757 sur OpenAlexafffund
Suhaib Ahmed, Syed Farah Naz, Sparsh Sharma, Seok‐Bum Ko

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum-Dot Cellular Automata
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCancer Research Society
Mots-clésConvertersComputer scienceGray codeQuantum dot cellular automatonBinary numberElectronic engineeringModular designCMOSDissipationPower (physics)AlgorithmCellular automatonArithmeticMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In the current digital era, there is a need of secure and efficient nano communication systems with ultra‐low power consumption. One technology that can be used for designing these systems is quantum‐dot cellular automata (QCA). In the nano regime, QCA is able to operate with higher speed and lower power dissipation along with high density compared to CMOS technology. This work explores the applicability and feasibility of designing nano communication systems using code converters. In this paper, efficient 4‐bit, 8‐bit, and 16‐bit designs of binary to gray (B2G) and gray to binary (G2B) converters which can be scaled up to N‐bits are proposed. The N‐bit B2G and G2B converters can be designed using 33 + 38 (0.25N − 1) and 63 + 76 (0.25N − 1) cells with a latency of 0.5 and 0.25N clock cycles, respectively. The converters are then used to design 4‐bit, 8‐bit, 16‐bit, and 32‐bit communication systems for efficient data transmission and reception. Based on the performance comparison, it is observed that the proposed B2G and G2B designs achieve up to 90.03% and 99.64% improvement in terms of cost of the circuit thereby making them most cost efficient QCA designs. In addition to this, exhaustive energy dissipation analysis of the proposed designs is also presented. It is observed that the proposed designs can be efficiently utilized in designing nano communication systems requiring minimal area and ultra‐low power consumption.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
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)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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