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Enregistrement W4396949342 · doi:10.1109/irps48228.2024.10529475

A Novel Induced Offset Voltage Sensor for Separable Wear-Out Mechanism Characterization in a 12nm FinFET Process

2024· article· en· W4396949342 sur OpenAlexafffund
Ian E. J. Hill, Mateo Rendón, A. Ivanov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransistorVoltageThreshold voltageOffset (computer science)Electronic engineeringChipProcess (computing)Degradation (telecommunications)Stress (linguistics)Process windowNanometreMaterials scienceComputer scienceEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly detailed predictive modelling and monitoring of semiconductor wear-out benefits greatly from on-chip measurement of transistor degradation under different voltage stress regimes. To this end, we present a novel sensor architecture leveraging direct current (DC) readout for product designs where precise timing sources are unavailable. Our design avoids wear-out in ancillary transistors and compensates for process, voltage, and temperature variations to ensure measurements track induced shifts in threshold voltage under a configurable stress regime in isolation. The proposed architecture is described in detail and a review of existing DC sensors for monitoring semiconductor degradation is included to enable comparative analysis of our design. Sensor functionality is validated via implementation in a 12nm FinFET process. Accelerated wear-out testing is conducted via a custom automated test system. Experimental results demonstrate that the design is capable of separately monitoring transistor degradation under different stress regimes and highlight observed wear-out behaviours in nanometre-scale transistors.

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,546

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)0,0000,000

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 GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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