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Enregistrement W4220893703 · doi:10.1109/tcsii.2022.3161650

A Reconfigurable 5-Channel Ring-Oscillator-Based TDC for Direct Time-of-Flight 3D Imaging

2022· article· en· W4220893703 sur OpenAlexaff
Foad Arvani, Anthony Chan Carusone

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRing oscillatorTime-to-digital converterChannel (broadcasting)CMOSDetectorPower (physics)Frame rateConvertersTime of flightDynamic rangeMaterials scienceComputer scienceElectronic engineeringOptoelectronicsElectrical engineeringPhysicsElectronic circuitOpticsTelecommunicationsEngineeringClock signal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-correlated single-photon counting (TCSPC) 3D imaging requires the digitization of photon arrival times across an array of single-photon avalanche diodes (SPADs). The most critical performance metrics of time-to-digital converters (TDC) in TCSPC applications are their conversion rate (CR), area, and power consumption. This paper presents a multi-channel RObased TDC architecture whose power consumption scales with its configurable resolution for power-sensitive applications. Further power savings are achieved by sharing one RO among multiple TDC channels. We have demonstrated that sharing one RO among five channels reduces the power consumption by more than 75 relative to non-shared architectures. Here, a 5-channel 12-bit TDC is fabricated in 65 nm CMOS with an area of 1920 um2 per channel. It demonstrates CR up to 125 MHz and offers a resolution configurable over the range of 24-133 ps. At a CR of 125 MHz, the TDC power consumption per channel is 0.1 mW and 1 mW per channel at 133 ps and 24 ps resolution, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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