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Enregistrement W4360897707 · doi:10.1109/mdat.2023.3261800

An Energy-Aware Nanoscale Design of Reversible Atomic Silicon Based on Miller Algorithm

2023· article· en· W4360897707 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Design and Test · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum-Dot Cellular Automata
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital electronicsComputer scienceAdderElectronic circuitCMOSLogic gateEnergy consumptionOverhead (engineering)SiliconElectronic engineeringAlgorithmElectrical engineeringMaterials scienceEngineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomic silicon and reversible logic are domain field-coupled nanocomputing (FCN) techniques that have drawn significant attention for their lower power consumption, area, and design overhead. As atomic silicon and reversible logic reach dramatically reduced occupied area and power consumption, they can be a suitable alternative to CMOS technology. These technologies can significantly reduce the occupied area and energy consumption in all kinds of digital circuits, which are the two most challenging aspects of developing digital circuits. On the other hand, the Miller algorithm is a crucial synthesis for suggesting reversible circuits with extraordinary techniques in nanotechnology. It is an exceptionally effective and systematic method based on quantum rules for designing and proposing reversible circuits that can help suggest a reversible gate with low energy and a low occupied area. This study aims to construct novel nano-scale circuits with a focus on low-occupied area and minimal energy consumption as essential factors while designing digital circuits. In this paper, we propose a reversible gate with the well-known Miller algorithm and atomic silicon technology. Then it is used to develop a reversible full adder, 4-bit ripple carry adder, and 4:2 compressor. Finally, the proposed structures are simulated using the SiQAD tool.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,777

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,210 · 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