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Enabling variability-Aware Design-Technology Co-Optimization for Advanced Memory Technologies

Journal of Microelectronic Manufacturing 2020年第4期3卷 69-81页

作者： Salvatore MAmoroso Plamen Asenov Jaehyun Lee Nara Kim Ko-Hsin Lee Yaohua Tan Yong-Seog Oh Lee Smith Xi-Wei Lin Victor Moroz Synopsys Europe Ltd.GlasgowG38HBUK Synopsys Korea Pankyoyeokro 235Gyeonggi-do13494 South Korea Synopsys Taiwan Co. Ltd.Chupei 302Taiwan Synopsys Inc.Mountain ViewCA 94043 USA

This paper presents a TCAD-based methodology to enable Design-Technology Co-Optimization(DTCO)of advanced semiconductor *** reviewing the DTCO approach to semiconductor devices scaling,we introduce a multi-stage simulation flow to study the deviceto-circuit performance of advanced memory technologies in presence of statistical and process *** present a DRAM example to highlight the DTCO enablement for both memory and *** analysis demonstrates how the evaluation of different possible technology improvements and design combinations can be carried out to maximize the benefits of continuous technology scaling for a given set of manufacturing equipment.

关键词： DTCO statistical variability Process variability Semiconductor Memories DRAM CMOS Scaling.

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Calculating the Silicon in Horsetail(Equisetum arvense L.)during the Vegetation Season

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Food and Nutrition Sciences 2013年第5期4卷 510-514页

作者： Pavol Labun Daniela Grulova Ivan Salamon Frantisek Sersen Department of Ecology Faculty of Humanities and Natural SciencesPresov University in PresovPresovSlovak Republic Centre of Excellence for Animal and Human Ecology Presov University in PresovPresovSlovak Republic Faculty of Natural Science Institute of ChemistryComenius University in BratislavaBratislavaSlovak Republic

Horsetail (Equisetum arvense L.) is a perennial herb which creates during the life cycle spring and summer stems. The selected species and populations were monitored in the years 2009-2011 in three different natural locations in Laborecká vrchovina (Slovakia). Samples were collected by destructive methods in all three locations. Silicon content was determined in dry biomass by AAS. Silicon content in plants ranged from 21.11 ± 3.24 g·kg-1 to 32.80 ± 8.03 g·kg-1. The highest content of silicon exhibited samples of the September collection. We found that the location and the year in terms of silicon content were not statistically significant. The main sources for statistical variability in the accumulation of silicon were during the collections.

关键词： Environmental Factors Equisetum arvense L. statistical variability Silicon

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