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Enregistrement W4230238321 · doi:10.1002/eej.4391240406

Design and VLSI evaluation of a high-speed cellular array divider with a selection function

2007· article· en· W4230238321 sur OpenAlexaff
Yoshitaka Tsunekawa, Mitsuki Hinosugi, Mamoru Miura

Notice bibliographique

RevueElectrical Engineering in Japan · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVery-large-scale integrationComputer scienceArithmeticOperandFrequency dividerComputer hardwareFunction (biology)AlgorithmCMOSElectronic engineeringMathematicsEngineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, very fast dividers have been required for the real-time application of digital signal processing, robot control, and the like. This paper proposes a high-speed cellular array divider with a selection function that is based on the non-restoring algorithm and can deal with both fixed-point and negative operands in two's complement form. This divider uses new techniques that can generate in parallel both the quotient bit of one row and a partial remainder and CLS bit of the next row. The delay time of the proposed divider is calculated in terms of a delay of one unit such as a NAND gate. Finally, by using PARTHENON, a CAD (computer-aided design) system for VLSI, this divider is designed and evaluated. As a result, elimination of the delay time for even rows becomes possible. Thus, the delay time can be decreased to approximately one half that of the high-speed divider proposed by Cappa and Hamacher, which uses the most general high-speed techniques of carry-save and CLA.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations0
Publié2007
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Résumé présentoui

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