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Enregistrement W4411541241 · doi:10.12737/2219-0767-2025-62-70

Architecture of a test structure for verification of libraries of standard elements in silicon based on a pipeline-distribution approach

2025· article· en· W4411541241 sur OpenAlexaff
S. V. Gavrilov

Notice bibliographique

RevueModeling of systems and processes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensMitel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Computer scienceStandard cellMultiplexerCMOSComputer engineeringComputer architectureElectronic engineeringIntegrated circuitEngineeringProgramming languageMultiplexingOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper proposes an architecture of a test structure for verifying libraries of standard cells in silicon, based on a pipeline-distributive approach. This approach allows reducing both the number of inputs and outputs and the area occupied by the test structure on a crystal in comparison with traditional approaches. The components of the test structure and the relationships between them are listed. The main attention is paid to the use of multiplexers and demultiplexers for controlling the processes of selection, control and output of signals. Several options for arrang-ing auxiliary hierarchical blocks and the corresponding blocks of automated formation of input actions for combinational cells are considered. A numerical assessment of the characteristics of each of the considered options is performed. A comparative analysis of the application of the proposed test structure for verifying libraries of standard digital elements in silicon is carried out. The proposed architecture was successfully applied in a test crystal for verification of three libraries of standard elements developed using the basic technology of JSC MERI CMOS 90 nm. The completeness of verification of the proposed test structure compared to the use of circuits from the ISCAS’85/89 sets is 6.19-6.31 times greater and reaches 99.94%. The area of the proposed structure is 2.29-4.65 times smaller.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,306

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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