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Puedes consultar los datos del Responsable del tratamiento, las finalidades del tratamiento, las bases legitimadoras, el plazo de conservación, etc. en nuestra página de "Política de Privacidad".
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Las cookies que utilizamos en nuestro sitio web, se suelen clasificar en tres categorías distintas.
Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
Cookies propias
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Cookies de terceros
Las cookies de terceros, son creadas por una empresa externa, como suelen ser las cookies de análisis, por ejemplo las de Google Analytics.
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Si las clasificamos por el tiempo que permanecen en el equipo con el que se accede a la web (Ordenador, Smartphone, Tablet, etc.), podremos distinguir entre cookies de sesión y cookies persistentes.
Cookies de sesión
Las cookies de sesión, solo existen mientras se tiene la página web abierta en el navegador, se suelen usar para almacenar información necesaria para la prestación del servicio, como puede ser el nombre de usuario o la lista de la cesta de la compra.
Cookies persistentes
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Clasificación según el tipo de información que almacenan
Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
Cookies de Análisis
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Cookies Técnicas
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Cookies de Personalización
Son aquéllas que permiten adaptar la navegación en nuestra página web a tus preferencias, como pueden ser Idioma, navegador utilizado, etc.
Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
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| _ga | Terceros | 2 años | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceros | 24 horas | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cuando se cierra la web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
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Configuración de privacidad en navegadores
A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
Microsoft Internet Explorer: Herramientas -> Opciones de Internet -> Privacidad -> Configuración.
Microsoft Edge: Herramientas -> Configuración -> Privacidad, búsqueda y servicios.
Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
Chrome: Herramientas -> Configuración -> Seguridad y privacidad -> Cookies y otros datos de sitios.
Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
Debido a que la configuración de cada navegador es distinta y con las nuevas versiones pueden sufrir cambios, recomendamos consultar la información sobre cookies que ofrecen los principales navegadores de internet en su ayuda o en la web de soporte correspondiente.
En los siguientes enlaces podrás encontrar información adicional sobre las opciones de configuración de las cookies en los principales navegadores.
– Internet Explorer: https://support.microsoft.com/es-es/windows/eliminar-y-administrar-cookies-168dab11-0753-043d-7c16-ede5947fc64d
– Microsoft Edge: https://support.microsoft.com/es-es/microsoft-edge/eliminar-las-cookies-en-microsoft-edge-63947406-40ac-c3b8-57b9-2a946a29ae09
– Google Chrome Escritorio: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DDesktop&oco=1
– Google Chrome Android: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DAndroid&oco=1
– Firefox: https://support.mozilla.org/es/kb/cookies-informacion-que-los-sitios-web-guardan-en-
– Safari Escritorio: https://support.apple.com/es-es/guide/safari/sfri11471/mac
– Safari iPhone, iPad o iPod touch: https://support.apple.com/es-es/HT201265
– Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies
Modern computing engines-CPUs, GPUs, and NPUs-require extensive SRAM for cache designs, driven by the increasing demand for higher density, performance, and energy efficiency. This book delves into two primary areas within ultra-scaled technology nodes: (1) advancing SRAM bitcell scaling and (2) exploring innovative subarray designs to enhance power-performance-area (PPA) metrics across technology nodes.The first part of the book utilizes a bottom-up design-technology co-optimization (DTCO) approach, employing a dedicated PPA simulation framework to evaluate and identify the most promising strategies for SRAM bitcell scaling. It offers a comprehensive examination of SRAM bitcell scaling beyond 1 nm node, outlining a structured research cycle that includes identifying scaling bottlenecks, developing cutting-edge architectures with complementary field-effect transistor (CFET) technology, and addressing challenges such as process integration and routing complexities. Additionally, this book introduces a novel write margin methodology to better address the risks of write failures in resistance-dominated nodes. This methodology accounts for time-dependent parasitic bitline effects and incorporates timing setup of write-assist techniques to prevent underestimating the yield loss.In the second part, the focus shifts to a top-down DTCO approach due to the diminishing returns of bitcell scaling beyond 5 Å node at the macro level. As technology scales, increasing resistance and capacitance (RC) lead designers to adopt smaller subarray sizes to reduce effective RC and enhance subarray-level PPA. However, this approach can result in increased inter-subarray interconnect overhead, potentially offsetting macro-level improvements. This book examines the effects of various subarray sizes on macro-level PPA and finds that larger subarrays can significantly reduce interconnect overhead and improve the energy-delay-area product (EDAP) of SRAM macro. The introduction of the active interconnect (AIC) concept enables the use of larger subarray sizes, while integrating carbon nanotube FET as back-end-of-line compatible devices results in macro-level EDAP improvements of up to 65% when transitioning from standard subarrays to AIC divided subarrays. These findings highlight the future trajectory of SRAM subarray design in deeply scaled nodes.