Micro-display backplane power reduction techniques: Column segmentation and row charge sharing
Notice bibliographique
Résumé
Micro-displays are ubiquitous in portable electronics, ranging from consumer products to specialized industrial and medical devices including heads-up displays (HUDs), and augmented reality (AR) and virtual reality (VR) headsets. To increase the battery life of portable electronics, it is important to address power consumption in micro-displays, which is the most power-hungry block in these devices. With the improved power efficiency of display media, the power consumption of the display backplane is still high, especially while streaming video. Therefore, to reduce overall power consumption, it is important to reduce the power consumption of the display backplane. This work investigates the impact of column segmentation techniques and row charge sharing on reducing the power consumption of the display backplane. The measurement result of a VGA (480 × 640) micro-display implemented in TSMC 65 nm technology shows a 18.4% reduction in the average total power consumption of the display backplane using a dual-column driver with column segmentation architecture. • Study of various column segmentation architectures to reduce column driver power. • Use of row charge sharing mechanism to reduce power consumption of row driver. • Understanding of effect of image pattern on display backplane power consumption. • Understanding the effect of increase in display resolution or refresh rate on power consumption of backplane.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».