MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194817223 · doi:10.1002/jnm.2946

QCA based cost efficient coplanar 1 × 4 <scp>RAM</scp> design with set/reset ability

2021· article· en· W3194817223 sur OpenAlexaff
Syed Farah Naz, Suhaib Ahmed, Seok‐Bum Ko, Ambika Prasad Shah, Sparsh Sharma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Numerical Modelling Electronic Networks Devices and Fields · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum-Dot Cellular Automata
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReset (finance)Quantum dot cellular automatonComputer scienceCellular automatonDissipationSet (abstract data type)Memory cellComputer hardwareParallel computingAlgorithmEngineeringElectrical engineeringTransistorPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a loop based coplanar random access memory (RAM) cell with set/reset ability using quantum‐dot cellular automata (QCA) technology is first proposed. The operation of the RAM cell is validated physically as well as by simulations using QCADesigner tool. The energy dissipation analysis of the proposed RAM cell demonstrates that the proposed design dissipates very low energy. Additionally, the fault tolerance to single cell missing and addition defects of the proposed RAM cell is also presented. Further, we designed a coplanar 1 × 4 RAM which consists of four proposed RAM cells, one 2:4 decoder and one 5‐input majority voter along with the control signals required for the proper operation of the RAM. The proposed RAM cell and 1 × 4 RAM designs achieve performance improvement of up to 88.16% and 79.28%, respectively from the existing design in terms of QCA circuit cost. These structures can therefore be used to design efficient higher order RAM structures.

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 seuil0,005

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Numerical Modelling Electronic Networks Devices and FieldsMême sujetQuantum-Dot Cellular AutomataTravaux en français237 207