Computational Design of an Integrated CMOS Readout Circuit for Sensing With Organic Field-Effect Transistors
Notice bibliographique
Résumé
Organic field-effect transistors (OFETs) are at the forefront of next generation electronics. This class of devices is particularly promising due to the possibility of fabrication on mechanically compliant and conformable substrates, and potential manufacturing at large scale through solution deposition techniques. However, their integration in circuits, especially using stretchable materials, is still challenging. In this work, the design and implementation of a novel structure for an integrated CMOS readout circuitry is presented and its fundamentals of operation are provided. Critical for sensing applications, the readout circuitry described is highly linear. Moreover, as several sources of mismatch and error are present in CMOS and OFET devices, a calibration technique is used to cancel out all the mismatches, thus delivering a reliable output. The readout circuit is verified in TSMC 0.18 μm CMOS technology. The maximum total power consumption in the proposed readout circuit is less than 571 μW, while fully loaded calibration circuit consumes a power less than 153 μW, making it suitable for sensors applications. Based on previously reported high mobility and stretchable semiconducting polymers, this new design and readout circuitry is an important step toward a broader utilization of OFETs and the design of stretchable sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».