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Enregistrement W3117015409 · doi:10.1109/icsict49897.2020.9278212

Study on the hardening of single-event transient in D-type flip-flop based on InP HBT

2020· article· en· W3117015409 sur OpenAlexfundno aff
Yutao Zhang, Hongliang Lv, Yuming Zhang, Yimen Zhang, Xiaohong Zhao, Shaojun Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPostdoctoral Research Foundation of ChinaNational Defense Pre-Research Foundation of ChinaFrontiers Foundation
Mots-clésHeterojunction bipolar transistorFlip-flopMaterials scienceOptoelectronicsTransient (computer programming)LaserTransistorHardening (computing)Electronic engineeringElectrical engineeringVoltageComputer scienceEngineeringPhysicsOpticsNanotechnologyBipolar junction transistorCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A D-type flip-flop (D-FF) based on InP HBT working at a clock frequency of 40 GHz and a data rate of 20 Gbps is designed and hardened to resist single-event transient (SET). Based on experimental data of SET in InP HBT induced by pulsed laser, a mathematical model is carried out and the influence of SET on D-FF is studied through software simulation. The circuit is hardened by partial elimination of the effect of cross-coupling at the transistor level in the storage cell and the performance of the hardened circuit is analyzed. The result shows an effective improvement even at a pulsed laser energy of 100 pJ.

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 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,343

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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