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Enregistrement W4401753384 · doi:10.1109/nano61778.2024.10628802

Unlocking Flexible Silicon Dangling Bond Logic Designs on Alternative Silicon Orientations

2024· article· en· W4401753384 sur OpenAlexaff
Samuel Sze Hang Ng, Jan Drewniok, Marcel Walter, Jacob Retallick, Robert Wille, Konrad Walus

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFerroelectric and Negative Capacitance Devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiliconDangling bondLogic gateMaterials scienceComputer scienceOptoelectronicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the impending plateau of Moore's Law, the search for novel computational paradigms has intensified. Silicon dangling bond (SiDB) logic emerges as a promising avenue in this quest, leveraging the quantum-dot-like properties of SiDBs and atomically precise fabrication techniques to realize logic functions at the nanometer scale. Advances in computer-aided design (CAD) tools specialized for SiDB logic exploration have also opened the door to novel logic research from the gate- to application-level. This paper introduces a lattice vector formulation for SiDB logic designs on alternative silicon lattice orientations, enabling the exploration of logic gates on arbitrary lattice orientations and addressing the limitations of previous SiDB logic research confined to the H-Si(100)-2 ×1 surface. A comprehensive workflow for designing standard tile libraries compatible with design automation frameworks is proposed, facilitating the scaling of SiDB layouts to large-scale systems implementation on multiple lattice orientations. We demonstrate the proposed lattice vector representation and the library design workflow through a case study on the H-Si(111)-1×1 surface, showcasing the first logic gates designed for this orientation. This advancement opens new avenues for SiDB logic research, enabling rigorous evaluations of various lattice orientations for future logic design studies and experimental investigations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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