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Record W7026675241

Amplifier topologies for ultra low voltage applications

2016· article· pt· W7026675241 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Typearticle
Languagept
FieldComputer Science
TopicMusic Technology and Sound Studies
Canadian institutionsnot available
FundersFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulNSCAD University
KeywordsAmplifierNetwork topologyLow voltageOperational amplifierTransimpedance amplifier
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Aplicações móveis que não podem ser recarregadas durante operação, como sensores biomédicos e aplicações da Internet das Coisas, dependem da extração de energia do próprio meio onde se encontram. Tensões de alimentação típicas são normalmente maiores que as disponiveis por métodos de extração de energia do meio e requerem uma conversão de nivel DC que invariavelmente resulta em perdas proporcionais ao fator de conversão. Consequentemente, aplicações projetadas para tensões de alimentação mais próximas da tensão nominal da fonte melhora a eficiência energética. Entretanto, topologias de circuitos elétricos para tensões típicas de alimentação sao impróprias para tensões extremamente baixas. Neste trabalho foram propostas topologias de amplificadores de saída unipolar e diferencial para tensões de alimentaçãoo na casa de centenas de milivolts. As técnicas propostas se baseiam no uso de pares pseudodiferenciais com terminais de corpo polarizados diretamente para vários propósitos, incluindo rejeição de modo comum e polarização de modo comum de saída e corrente DC. Adicionalmente, um oscilador baseado na mesmas técnicas de polarização foi proposto e projetado para duas classes de aplicações: um oscilador de referência intrinsicamente estável e um oscilador controlado por tensão para conversão analógica-digital com melhor linearidade.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.982
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
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