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Enregistrement W3190315048 · doi:10.1109/tcsi.2021.3102103

Extracting RLC Parasitics From a Flexible Electronic Hybrid Assembly Using On-Chip ESD Protection Circuits

2021· article· en· W3190315048 sur OpenAlexafffund
Rafid Adnan Khan, Mohammad Muhtady Muhaisin, Gordon W. Roberts

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésParasitic extractionRLC circuitElectronic engineeringElectronic circuitChipElectrical engineeringMaterials scienceEngineeringCapacitorVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of RLC line parasitics in a flexible hybrid electronic assembly can lead to signal integrity issues, and their progression over time can lead to catastrophic failures. A technique for extracting the RLC line parasitics from a flexible hybrid electronics assembly is presented. The proposed extraction method exploits the on-chip ESD protection circuits of an IC chip to extract the parasitics of the printed conductors bonded to the chip. This is performed through a single test access port, i.e., two test points. While the parasitics LC are extractable through one-port reflection-based techniques such as time domain reflectometry; the parasitic R requires a two-port measurement such as Kelvin test, which is extremely difficult to perform for printed conductors bonded to small surface-mount IC package devices. The accuracy of the extracted RLC parameters with the proposed method are verified with a prototype developed on a rigid FR4 substrate. Subsequently, the proposed technique is utilized to track the variation of the RLC parasitics for prototypes developed on Kapton Polyimide substrate subjected to different forms of bending.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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