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Enregistrement W4232987132 · doi:10.1109/ispsd46842.2020.9170066

ISPSD 2020 Awards [3 awards]

2020· article· en· W4232987132 sur OpenAlexaff
Ryoji Kosugi, Shiyang Ji, Kazuhiro Mochizuki, Kohei Adachi, Yasuyuki Kawada, Satoshi Segawa, Yoshiyuki Yonezawa, Hajime Okumura, Wei Zhang, Yahui Leng, Jingshu Yu, Yu Shen, Chu Cheng, Wai Tung Ng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpitaxyMOSFETBreakdown voltageMaterials scienceOptoelectronicsFabricationEngineering physicsTrenchLimit (mathematics)VoltageLayer (electronics)Electrical engineeringNanotechnologyTransistorEngineeringMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A super-junction (SJ) device has been developed to improve the trade-off relationship between the breakdown voltage (V BD ) and specific on-resistance (R on A). A multi-epitaxial growth method had been used for fundamental demonstrations, but this method needs a lot of repetitions of epitaxial growth and implantation in the case of SiC material. A trench-filling epitaxial growth method is expected as a promising alternative, especially for high-voltage devices. In this study, we have established critical fabrication processes for a thick (> 20 m) and high-aspect-ratio SJ structure. The measured R on A of a 7.8 kV SJ MOSFET was 17.8 mcm 2 , which corresponds to half the R on A of the state-of-the-art 6.5 kV-class SiC MOSFET with an n-type drift layer. Improvement of trade-off relationship exceeding the 4H-SiC theoretical limit was experimentally demonstrated for the first time.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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