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Enregistrement W4285294600 · doi:10.1109/led.2022.3179228

Mitigating Tunneling Leakage in Ultrascaled HfS<sub>2</sub> pMOS Devices With Uniaxial Strain

2022· article· en· W4285294600 sur OpenAlexafffund
Manasa Kaniselvan, Mayuri Sritharan, Youngki Yoon

Notice bibliographique

RevueIEEE Electron Device Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFerroelectric and Negative Capacitance Devices
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésPMOS logicNMOS logicQuantum tunnellingStrain engineeringCMOSEffective mass (spring–mass system)PhysicsDegenerate energy levelsMaterials scienceSubthreshold conductionElectrical engineeringTopology (electrical circuits)Condensed matter physicsOptoelectronicsTransistorEngineeringQuantum mechanicsVoltageSilicon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monolayer HfS2is promising for an all-2D CMOS platform due to its well-balanced n- and p-type transport properties, and is predicted to show high drive currents into the sub-10-nm channel length regime. However, the OFF-state performance of the ultrascaled HfS2pMOS device is limited by direct source-drain tunneling (SDT) due to carriers in the degenerate light-hole band. Here we use full-band quantum transport simulations to show that this effect can be mitigated through the use of uniaxial tensile strain, which splits the degeneracy of the valence bands and tunes the effective mass in the transport direction to suppress SDT. Strain of 1-2% applied in the transport direction reduces the subthreshold swing by over 20 mV/dec, which can improve the ON current by over 50% at channel lengths below 7 nm. This approach can be further used to tune the HfS2pMOS device to match the nMOS characteristics at a similar channel length.

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 seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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