Notice bibliographique
Résumé
This article describes the detailed efforts of the winning contribution of the first student competition in microwave transistor modeling, held at the 2012 International Microwave Symposium (IMS2012) in Montreal, Quebec, Canada. The competition was sponsored by MTT-1, Freescale Semiconductor Inc., and WIN Semiconductor Inc. The transistor modeled was a commercially available high-power device from Freescale, and the characterization data required for modeling was distributed to all competitors. No measurements were to be carried out by the participants, so all students world wide, even those without expensive transistor characterization equipment, could participate. The main objectives of the competition were to identify the technology and develop a nonlinear model from the provided measurement data set [e.g., cold field effect transistor (FET) measurements, pulsed IV, IV versus temperature, S parameter versus bias, and pulsed S-parameter measurements]. The developed model was also to be validated versus large signal one- and two-tone measurements. The validation data was in the form of output power and power added efficiency (PAE) versus input power and measured at two different conditions, e.g., input/output terminations for maximum efficiency and maximum output power, respectively. An accurate model should be able to predict the large signal measurements across the full range of input power levels and bias points available. The judgment of the modeling result was based on the agreement between model simulation and measurement in terms of output power, efficiency, and third-order intermodulation (IM3) versus input power, several of which were not provided to the competitors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,016 |
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 ».