随着技术的不断发展,由硅制成的传统晶体管使设备变得更小,更强大,正面临着局限性。为了克服这些挑战,正在探索包括FinFET和GNRFET在内的新型晶体管。finfets以3D设计,以改善对电流的控制,非常适合非常小的设备。gnrfets,由石墨烯(非常薄的材料)制成,承诺效率更好,速度更快,并且由于其独特的特性而使用的功率更少。本文通过分析它们在电路中的性能进行比较,专门针对一个称为“完整加法器”的常用电路。我们发现,尽管FinFET非常适合当前需求,但GNRFET提供了更好的能源效率,并且可能是电子产品的未来,尤其是在节省功率很重要的设备中。分析强调了如何将每种类型的晶体管应用于下一代电子产品中,帮助工程师设计更强大和节能的设备。关键字:FinFET,GNRFET,纳米级晶体管,石墨烯Nanoribbons,3D栅极结构,静电控制,短通道效应,高载流子迁移率,低功率操作,半导体技术,小型技术,小型技术,小型化,设备制造,高级CMOS,高级CMOS,下一代电子产品。1。简介
摘要:在本文中,使用HSPICE模拟了使用能源有效GNRFET技术的物联网的静态噪声边距(SNM)和SRAM在不同电压供应和静态随机访问记忆的温度下的功耗。此外,已经提出了GNRFET SRAM的各种波形的模拟。SNM存在于SRAM细胞中,这会影响SRAM细胞的读取操作的稳定性。SRAM细胞稳定性分析是一个基于静态噪声边缘(SNM)的研究。在阅读操作过程中,SRAM细胞SNM分析了各种替代方案以提高细胞稳定性。GNRFET的作用提高了其功率效率和速度,在各种物联网应用中在航空工程中起着至关重要的作用。snm是6.7@1v,平均功率为2.24@1v,snm为2.43@45 o C,平均功率为1.25@45 o C.索引条款:GNR,GNRFET,功耗,电池消耗,细胞比率,CMOS,CMOS,PURPIP RATIO,SNM,SNM),Nano-Electronic。
这项工作介绍了利用石墨烯纳米色带效果晶体管(GNRFET)的两,三位和四位模数转换器(ADC)的设计和仿真。该设计中使用的GNRFET设备的通道长度为16 nm,并以0.7 V的电源电压操作。高级设计系统(ADS)用作仿真平台。为了实现紧凑而有效的设计,实施了当前的镜像拓扑来偏置。根据功耗评估了每种ADC配置。在0.7 V电源电压内,设计表现出全范围线性输入特征。这些结果表明,这种ADC设计特别适合在高速纳米电机力学系统(NEM),内存单元和高级计算体系结构中应用。标准晶体管逻辑(STI)的延迟平均降低百分比分别为12%,ADC设计的平均百分比分别为32%。此外,功率优化的三元逻辑电路往往更快地运行。
Tarter, D., Nutter, B. (2022)。Haar 小波树的快速编码。IEEE 数据压缩会议论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2021)。使用 t-SNE 可视化 fMRI 的时间脑状态变化。医学影像杂志,8 (4)。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2020)。使用深度学习 3D-CNN 对 fMRI 数据进行阿尔茨海默病的时空特征提取和分类。医学影像杂志。Nutter, C.、Nutter, B. (2020)。在竞争性录取专业中取得成功。全国学生保留研讨会论文集。学生保留和数据交换联盟。 Bazgir, O.、Walden, E.、Nutter, B.、Mitra, S. (2020)。一种用于量化代谢物浓度的新型数据驱动磁共振波谱信号分析框架。算法。Johnston, D.、Nutter, B.、Gale, R. (2020)。通过新颖的 S 参数测量技术进行 IC 辨别。IEEE 国际仪器和测量会议论文集。Parmar, H.、Mitra, S.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S. (2020)。使用 t-SNE 可视化和检测大脑状态的变化。IEEE SSIAI 论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Mitra, S.、Long, R.、Antani, S. (2020)。用于阿尔茨海默病分类的 fMRI 的体积 3D CNN 深度学习。 SPIE 医学成像论文集。Rizkalla, M.、Patnala, M.、Yadav, A.、Williams, J.、Gopinath, A.、Nutter, B.、Ytterdal, T. (2020)。GaN TFET、FinFET 和 GNRFET 技术中 8T 静态 RAM 单元的低功耗高速性能——综述。固态电子学,163。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2019)。基于主成分分析从 4D fMRI 数据中自动消除信号漂移和全局波动作为 fMRI 数据分析的主要预处理步骤。SPIE 医学成像论文集。Gupta, S.、Petrie, C.、Rao, V.、Nutter, B. (2018)。智能校园 HVAC 系统的节能控制方法。IEEE 绿色技术会议论文集。 Parmar, H., Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。f-SIM:使用数字脑模型和建模噪声的准现实 fMRI 仿真工具箱。IEEE SSIAI 2018 论文集。Bazgir, O., Mitra, S., Nutter, B., Walden, E. (2018)。磁共振波谱中的全自动基线校正。IEEE SSIAI 2018 论文集。Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。用于研究稳健功能连接的人类大脑高同质性功能分区。IEEE SSIAI 2018 论文集。专利
在外汇和货币市场的背景下,抽象的金融市场动态通过各种变化和转型进行了变化,包括整合人工智能(AI)等创新。金融市场策略(包括对冲和定价策略通过AI的实施)能够影响货币,信贷和金融衍生品市场,以防止市场敞口的风险。AI技术是一种创新的整合,旨在通过其算法和预测模型来改善外汇,信用风险,货币市场和金融衍生品策略。AI的预测性和自动化功能是其有益和有用的方面之一,这些方面有助于通过降低错误的风险,增强对市场风险管理的生产能力,从而降低错误的风险以及提高错误的生产能力,从而有助于创新的金融衍生品和对信贷和货币市场的风险管理。关键字:金融衍生品,对冲,货币市场,外汇,汇率确定,货币衍生品,人工智能和衍生品,翻译风险,经济暴露。