MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417471059 · doi:10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11286619

Performance of 3D Photon-to-Digital Converters

2025· article· W4417471059 sur OpenAlexaffabout
C. Pépin, F. Vachon, T. Rossignol, Julie Bergeron, Samuel Parent, Geneviève Lessard, N. Roy, A. L. Steinhebel, Paul Hausladen, Sylvain Martel, L. Fabris, H. Dautet, J.‐F. Pratte, Serge A. Charlebois

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensDalsa CorporationInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Nuclear Security AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésCMOSPhotodetectorTrenchShallow trench isolationConvertersDetectorSensitivity (control systems)Integrated circuitFootprint

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photon-to-digital converter (PDC) detectors are versatile photodetector arrays based on singlephoton avalanche diode (SPAD). They are adaptable to multiple applications, like medical imaging, high-energy physics experiments and lidar, among others. Renowned for their high sensitivity and subnanosecond timing resolution performance, they are suitable for large-scale, low-cost detection infrastructures where the compactness of their data readout can be leveraged. The development of 3D vertically integrated PDC (3D PDC) is ongoing for some years at Universite de Sherbrooke. With its custom <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$64 \times 64$</tex> SPAD array technology, leveraging Teledyne Dalsa's MEMS and CCD capabilities for deep trench isolation and high optical performance, coupled with CMOS electronics readout integrated circuit design (TSMC CMOS 180 nm), the 3D PDCs are designed using standardized industrial foundries processes for large-scale manufacturing capability. Two 3D PDC production lots have been completed since October 2024. We report on performance assessment at die level and wafer level.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeAutre devis
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Optical Sensing TechnologiesTravaux en français237 207