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Enregistrement W3160293517 · doi:10.1109/edtm50988.2021.9420963

Multi-Physics Evaluation of Silicon Steep-Slope Cold Source FET

2021· article· en· W3160293517 sur OpenAlexaff
Weizhuo Gan, Raphaël J. Prentki, Kun Luo, Jiali Huo, Weixing Huang, Qiang Huo, Jianhui Bu, Ronggen Cao, Ye Lü, Huaxiang Yin, Hong Guo, Zhenhua Wu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSteep slopeTopology (electrical circuits)Energy (signal processing)SiliconNode (physics)DiffusionMargin (machine learning)Electrical engineeringOptoelectronicsComputer scienceEngineeringThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With novel energy-filtering switching mechanism enabled by broken-gap-like source engineering, steep slope and high on-state current can be obtained in cold source FET (CSFET). In order to account for the energy-filtering mechanism, effective cold carrier distribution model is developed for drift-diffusion (DD) method and equivalent charge correction term is incorporated into industry standard BSIM-CMG model. We present a Si nanowire (NW) CSFET as a potential candidate for advanced technology node. Steep SS approaching 31/27 mV/dec and high I <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">on</sub> of 413/322 μA/μm are achieved in n-type and p-type CSFET at V <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">DD</sub> 0.65 V, respectively. A 6T CSFET hybrid SRAM circuit shows great improvement in static noise margin (SNM) design window.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,845

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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,220 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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