الرئيسية › دليل الباحثين › E. Lagorio
E. Lagorio
الانتماء : Centre National de la Recherche Scientifique · Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules · Laboratoire de Physique Subatomique et de Cosmologie
- 5منشورات (انتماء فرنسي)
- 38مجموع المنشورات
- 451الاستشهادات
- 6مؤشر h
الملف البحثي
لدى E. Lagorio 5 منشور(ات) مفهرسة (2006–2008). تُنشر أعماله أساسًا في «IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC)»، «Journal of Instrumentation» و«IEEE Transactions on Nuclear Science». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A Low Power and Low Signal 5-bit 25 MS/s Pipelined ADC for Monolithic Active Pixel Sensors» (2007)، وقد استُشهد به 11 مرة. شارك في تأليف أعماله 8 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Particle Detector Development and Performance
- Astrophysics and Cosmic Phenomena
- Radiation Detection and Scintillator Technologies
- CCD and CMOS Imaging Sensors
- Astronomy and Astrophysical Research
المنشورات (5)
- A low power and low signal 4 bit 50MS/s double sampling pipelined ADC for Monolithic Active Pixel Sensors
- A Low Power and Low Signal 5-bit 25 MS/s Pipelined ADC for Monolithic Active Pixel Sensors
- Optimization of pipelined ADC architecture for Monolithic Active Pixel Sensors
- A 35mW 12 bits 25 MS/s pipelined analog to digital converter
- A Low Power, and low signal 5-bit 25Msamples/s Pipelined ADC for Monolithic Active Pixels
مجلات النشر
- IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC) × 2
- Journal of Instrumentation × 1
- IEEE Transactions on Nuclear Science × 1
- IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20081
- 20073
- 20061
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université Joseph Fourier · Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.