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Enregistrement W6939596499 · doi:10.60692/yr6bt-kj677

Dual source negative capacitance GaSb/InGaAsSb/InAs heterostructure based vertical TFET with steep subthreshold swing and high on-off current ratio

2021· article· en· W6939596499 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFerroelectric and Negative Capacitance Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegative impedance converterHeterojunctionQuantum tunnellingCapacitanceSubthreshold swingSubthreshold conductionTransistorLeakage (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous downscaling of CMOS technology at the nanometer scale with conventional MOSFETs leads to short channel effects (SCE), increased subthreshold slope (SS), and leakage current, degrading the performance of ICs. We proposed a dual-source vertical tunnel field-effect transistor (TFET) with a steeper subthreshold swing (SS) and superior electrostatic control thanks to quantum mechanical band-to-band tunneling. We show that the use of GaSb/InGaAsSb/InAs heterostructure boosts the band-to-band tunneling rate in TFETs, resulting in higher on-state current. Incorporating the negative capacitance effect using ferroelectric materials further enhances the performance of the proposed device greatly. The lowest SS of 21.94 mV/dec and an on–off current ratio of 4.3267 × 1011 were obtained for dual source GaSb/InGaAsSb/InAs heterostructure based vertical TFET. The lowest subthreshold swing was found as 17.37 mV/dec after integrating Hf1–xZrxO2 ferroelectric material into the gate stack. The negative capacitance effect also increases the on-state current tenfold, resulting in an incredible ION/IOFF ratio of 1012. The suggested device focuses on low power consumption applications by assuring a very low leakage current and a reduced subthreshold swing.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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