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Enregistrement W3113771259 · doi:10.31399/asm.cp.istfa2002p0483

Enhancements of Non-contact Measurements of Electrical Waveforms on the Proximity of a Signal Surface Using Groups of Pulses

2002· article· en· W3113771259 sur OpenAlexaff
Fenglei Du, Greg E. Bridges, D. J. Thomson, R. R. Goruganthu, Shawn McBride, Mike Santana

Notice bibliographique

RevueProceedings - International Symposium for Testing and Failure Analysis · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuty cycleWaveformSIGNAL (programming language)Computer scienceElectronic engineeringSampling (signal processing)Electronic circuitNoise (video)Signal-to-noise ratio (imaging)Image resolutionElectrical engineeringVoltageAcousticsEngineeringPhysicsArtificial intelligenceTelecommunicationsImage (mathematics)Detector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the ever-increasing density and performance of integrated circuits, non-invasive, accurate, and high spatial and temporal resolution electric signal measurement instruments hold the key to performing successful diagnostics and failure analysis. Sampled electrostatic force microscopy (EFM) has the potential for such applications. It provides a noninvasive approach to measuring high frequency internal integrated circuit signals. Previous EFMs operate using a repetitive single-pulse sampling approach and are inherently subject to the signal-to-noise ratio (SNR) problems when test pattern duty cycle times become large. In this paper we present an innovative technique that uses groups of pulses to improve the SNR of sampled EFM systems. The approach can easily provide more than an order of magnitude improvement to the SNR. The details of the approach are presented.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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