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用于漏电保护的弹性对称 8T SRAM 单元...
一、SRAM 静态随机存取存储器 (SRAM) 是一种静态存储单元，它使用触发器来存储每位数据。它广泛应用于各种电子系统。SRAM 存储器中的数据不需要定期刷新。与其他存储单元相比，它速度更快，功耗更低。正因为如此，SRAM 是 VLSI 设计师中最受欢迎的存储单元。 SRAM 操作 传统的 6T SRAM 单元由两个背靠背连接的反相器组成。第一个反相器的输出连接到第二个反相器的输入，反之亦然。基本上，SRAM 执行三种操作，即保持、读取和写入操作。 保持操作：在待机操作或保持操作中，字线 (WL) 处于关闭状态。连接到字线和 B 和 BLB 线的存取晶体管也处于关闭状态。为了使 SRAM 以读取或写入模式运行，字线应始终处于高电平。 写入操作：存储数据的过程称为写入操作。它用于上传 SRAM 单元中的内容。写入操作从分配要写入 Bit 的值及其在 Bit' 的互补值开始。为了写入“1”，Bit 预充电高电压，并将互补值“0”分配给 Bit'。当通过将 WL 置为“高”将 M5 和 M6 设置为 ON 状态时，在 Bit 处分配的值将作为数据存储在锁存器中。M5 和 M6 MOS 晶体管设计得比单元 Ml、M2、M3 和 M4 中相对较弱的晶体管强得多，因此它们能够覆盖交叉耦合反相器的先前状态。读取操作：恢复数据的过程称为读取操作。它用于获取内容。读取操作首先将字线“WL”置为高电平，这样在将位线和位线预充电至逻辑 1 后，访问晶体管 M5 和 M6 均将启用。第二步是将存储在数据和数据线中的值传输到位线，方法是将位保留为其预充电值，并通过 M4 和 M6 将位线放电至逻辑 0。
使用FinFET和CMOS逻辑的双端口8T SRAM单元格
摘要 - 具有超低泄漏和出色稳定性的静态随机记忆细胞是当代智能设备中设备上层的记忆的主要选择。本文介绍了一个新型的8T SRAM细胞，其泄漏降低并证明是稳定性的。所提出的SRAM单元使用堆叠效果来减少泄漏和传输门作为访问晶体管以增强稳定性。已经根据功耗和静态噪声边缘（RSNM，HSNM和WSNM）分析了所提出的具有堆叠晶体管的拟议的8T SRAM细胞的性能。在22 nm技术节点时，发现基于FIN-FET的8T细胞的功耗为572 PW，与基于CMOS的8T细胞相比，该因子几乎降低了一个因子。此外，对于基于FinFET的新型8T SRAM细胞在22 nm技术节点的情况下，发现功耗被发现减少了一倍。𝟓×𝟏𝟎𝟏𝟎𝟐𝟐𝟐。WSNM，HSNM和RSNM的8T SRAM细胞在0.9 V电压电压下观察到具有FinFET逻辑的8T SRAM细胞的240 mV，370 mV和120 mV。与常规的6T填充细胞相比，所提出的细胞显示了20％，5.11％和7％的WSNM，HSNM和RSNM，这是分数的。还分析了SNM的灵敏度，并报告了温度变化的敏感性。此外，获得的结果证实了所提出的SRAM细胞的鲁棒性，与近期作品相比。
使用增强稳定性10T SRAM单元格的1KB SRAM阵列设计
用于FPGA的摘要SRAM需要更高的稳定性和低功耗。8T SRAM单元随着供应电压的降低而降低了写入稳定性。10T SRAM单元具有较高的写入稳定性，因为其中一个逆变器中的上拉路径中使用了截止开关。具有低功耗和较高稳定性的SRAM阵列的设计至关重要。so，已经设计并比较了使用8T和10T SRAM细胞的1KB SRAM阵列进行不同的设计指标。写0和写1功率较低1.98×，10t sram阵列中的3.52××SRAM阵列在0.9V DD，SS角下方。由于在10T SRAM单元中使用高V th晶体管，读取功率在SS角的0.9V V dd较低1.6倍。保持0时的泄漏功率在10T SRAM阵列中低于1.13×，比在0.9V V dd处的FF拐角处的8T SRAM阵列中的泄漏功率。对设计指标进行了广泛的电源电压评估。设计在45nm技术节点中以Cadence Virtuoso实现。
低功耗静态随机存取存储器的回顾（...
摘要 — 物联网 (IoT) 设备对低功耗静态随机存取存储器 (SRAM) 单元的需求不断增长，这导致了各种 SRAM 单元拓扑的开发，这些拓扑可在保持性能和稳定性的同时最大限度地降低功耗。在本文中，我们基于不同的参数（例如功耗、延迟、面积、能量和稳定性）分析了各种 SRAM 设计。据观察，由六个晶体管组成的 6T SRAM 单元由于其简单性和低面积要求而成为使用最广泛的拓扑。然而，已经开发出更大的单元，例如 8T、9T 和 10T，以提高稳定性并降低功耗，尽管它们需要更多的面积。据观察，8T 在读取延迟方面效果更好，而 9T 在 9 方面效果更好。将 SRAM 单元缩小到更小的特征尺寸在保持稳定性和可靠性的同时最大限度地降低功耗方面提出了挑战。
问题纸代码
14。当扬声器S 1打开时，房间P点P处的声音强度为80 dB。但是，当扬声器s 2打开（关闭s 1）时，房间同一点P的声音强度为85 dB。如果两个扬声器S 1和S 2同时打开，则在房间的同一点P处的声音强度水平（以DB为单位）是（认为扬声器是不连贯的）（a）165 db（b）86.2 db（b）86.2 db（c）87.8 db（c）87.8 db（d）88.6 db 15 db 15。质量为0.5 kg移动的B块B。在2.0 ms -1的水平摩擦表上，与无质量的锅P（在原点O）碰撞并粘在其上。如图所示，锅在水平未拉伸的（松弛）弹簧的末端连接到了力常数k = 32 nm-1。块发生碰撞后，块的位移x（t）随时间t的函数给出了（a）0.25 cos 8t m（b）0.25 sin 8t m
7 纳米 FinFET 技术中不同 SRAM 单元拓扑的全面分析
由于采用基于施密特触发器的反相器，与传统的 6T SRAM 单元相比，其 RSNM 明显更高。其他剩余的 SRAM 单元（例如传统的 8T、PPN10T、FC11T 和 ST11T）采用读取去耦技术，其中数据存储节点在读取操作期间与位线完全隔离，导致 RSNM 和 HSNM 的值相同。ST11T SRAM 单元在所有 SRAM 单元中显示最大的 RSNM，因为它的强大单元核心由交叉耦合的基于施密特触发器的反相器对形成。
新闻稿：印度政府专利局已授予印度理工学院印多尔分校一项内存设计专利。
印度专利局已授予印多尔理工学院“PN 调谐差分 8T 静态随机存取存储器 (SRAM) 单元”专利。本发明一般涉及集成电路，更具体地说涉及超低功耗 SRAM。为了降低存储器单元阵列的功耗，电源电压缩放是最优选的方式。电源电压缩放使操作能够在亚阈值范围内进行，其中电路的功耗最小。这是通过选择低于所用金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 器件的阈值电压的电源电压来实现的。通过 VLSI 设计进行电源电压缩放会受到诸如静态噪声容限 (SNM) 的明显损失、电流波动、限制可能连接到单个位线的单元数量等限制。本发明减少了读取干扰并提高了 SRAM 单元的写入能力，从而在超低功耗操作中更有效地操作 SRAM 单元。本发明还增强了 SRAM 单元在亚阈值区域内对工艺电压温度变化的免疫力。这是通过切断反馈并限制通过真实存储节点到地的电流来实现的，从而提高了 8T SRAM 单元的写入能力和写入速度，允许设置公共写入脉冲宽度，从而提高写入速度。读取操作期间对真实存储节点没有直接干扰，从而降低了芯片间或芯片内变化导致的故障概率。这种新型 SRAM 单元将使设计人员能够构建强大的内存阵列。
KVS Ziet Chandigarh 2023-24
Q10。 在第一个激发氢原子的激发状态下计算电子的轨道周期。 ans： - 对于基态，对于第一个激发状态，n = 1，n = 2现在，tnαn 3 t 2 = 2 3 t 1 1 1 3 t 2 = 8t 1 I.T 2 =在基态轨道周期的8倍。 Q11。 通过12.5 eV能量的电子束激发基态的氢原子。 从其激发状态中找出原子发出的最大线数。 ans。 基态的能量E 1 = - 13.6 EV能量=激发状态下的12.5 eV能量，-13.6 + 12.5 = - 1.1 eV，但是，E n = --- 13.6 = -1.1，然后我们将获得n = 3。 n 2因此，光谱线= 3 kVs ziet chandigarhQ10。在第一个激发氢原子的激发状态下计算电子的轨道周期。ans： - 对于基态，对于第一个激发状态，n = 1，n = 2现在，tnαn 3 t 2 = 2 3 t 1 1 1 3 t 2 = 8t 1 I.T 2 =在基态轨道周期的8倍。Q11。 通过12.5 eV能量的电子束激发基态的氢原子。 从其激发状态中找出原子发出的最大线数。 ans。 基态的能量E 1 = - 13.6 EV能量=激发状态下的12.5 eV能量，-13.6 + 12.5 = - 1.1 eV，但是，E n = --- 13.6 = -1.1，然后我们将获得n = 3。 n 2因此，光谱线= 3 kVs ziet chandigarhQ11。通过12.5 eV能量的电子束激发基态的氢原子。从其激发状态中找出原子发出的最大线数。ans。基态的能量E 1 = - 13.6 EV能量=激发状态下的12.5 eV能量，-13.6 + 12.5 = - 1.1 eV，但是，E n = --- 13.6 = -1.1，然后我们将获得n = 3。n 2因此，光谱线= 3 kVs ziet chandigarh
原始研究稻草生物炭生产和降碳降低潜力的潜力
为了理解过去十年中长江经济带的农作物稻草资源数量的时间和空间变化，以及稻草生物char的估计碳排放量的估计减少潜力，采用了稻草系数方法，用于科学估计该地区的农作物资源，从2011年到2020年。该研究分析了稻草资源密度和人均资源数量的时空分布特征。此外，它估计了从稻草制备生物炭的碳排放降低潜力。结果表明，长江经济带中的稻草总量从2011年到2020年增加了0.22×10 8T。在2020年，该地区的作物稻草资源的理论总量约为3.04×10 8 t。温室气体缓解的总体净潜力是降低了约2.18×10 8 t的CO 2E。很明显，将作物稻草转化为生物炭具有巨大的潜力，并作为实现碳排放量减少的有效手段。