標題: Titlebook: Machine Learning Applications in Electronic Design Automation; Haoxing Ren,Jiang Hu Book 2022 The Editor(s) (if applicable) and The Author [打印本頁] 作者: affected 時間: 2025-3-21 18:03
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation影響因子(影響力)
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation被引頻次
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書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation年度引用
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation年度引用學(xué)科排名
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation讀者反饋
書目名稱Machine Learning Applications in Electronic Design Automation讀者反饋學(xué)科排名
作者: deriver 時間: 2025-3-21 23:55
http://image.papertrans.cn/m/image/620382.jpg作者: 不感興趣 時間: 2025-3-22 03:56 作者: inconceivable 時間: 2025-3-22 06:16
https://doi.org/10.1007/978-3-031-13074-8Deep learning for EDA; convolutional neural networks; graph neural networks; generative adversarial net作者: FID 時間: 2025-3-22 12:08 作者: Aerate 時間: 2025-3-22 16:27
deep learning models such as convolutional neural networks .?This book serves as a single-source reference to key machine learning (ML) applications and methods in digital and analog design and verification. Experts from academia and industry cover a wide range of the latest research on ML applicat作者: Trabeculoplasty 時間: 2025-3-22 17:09
Book 2022 convolutional neural networks (CNNs), graph neural networks (GNNs), generative adversarial networks (GANs) and optimization methods such as reinforcement learning (RL) and Bayesian optimization (BO). All of these topics are valuable to chip designers and EDA developers and researchers working in digital and analog designs and verification.??.作者: DEVIL 時間: 2025-3-23 00:37
Deep Learning Framework for Placementmeworks to accelerate kernel placement solvers as well as integrating machine learning models to speed up cross-layer optimization. We hope this line of studies can broaden the applications of machine learning techniques in IC design automation and stimulate more researches in related fields.作者: 描繪 時間: 2025-3-23 02:37
Machine Learning in the Service of Hardware Functional Verificationconnect the various verification tools and data sources and create a unified data repository in a data warehouse that is optimized for data retrieval. This connection allows the use of advanced data science techniques that improve the quality of the entire verification process.作者: bronchodilator 時間: 2025-3-23 09:08 作者: FLAG 時間: 2025-3-23 10:59 作者: critic 時間: 2025-3-23 13:57
Machine Learning for Analog Circuit Sizingis also presented. We then review and analyze several recently proposed methods on analog sizing, highlighting the adoption of ML techniques. Finally, we summarize the challenges and opportunities in applying ML for analog circuit sizing problem.作者: 柳樹；枯黃 時間: 2025-3-23 18:29
Net-Based Machine Learning-Aided Approaches for Timing and Crosstalk Predictionsive review of net-based ML-aided approaches for timing and crosstalk prediction. Then, four representative case studies are introduced in detail with the focus on problem formulation, prediction flow, feature engineering, and machine learning engines. Finally, a few conclusion remarks are given.作者: Gyrate 時間: 2025-3-24 01:52 作者: Anguish 時間: 2025-3-24 03:13 作者: LOPE 時間: 2025-3-24 08:18
Machine Learning for Testability Predictioncal machine learning approaches for testability measurements, which focuses on a set of testability-related prediction problems in both component level and circuit level. In addition, several considerations on applying machine learning models for practical testability improvement are introduced.作者: octogenarian 時間: 2025-3-24 11:30
RL for Placement and Partitioningn overview of deep RL, a primer on how to formulate chip placement as a deep RL problem, and a detailed description of a recent RL-based approach to chip placement. The chapter concludes with a discussion of other applications for RL-based methods and their implications for the future of chip design.作者: macabre 時間: 2025-3-24 17:05 作者: 獸群 時間: 2025-3-24 20:42
Machine Learning for Mask Synthesis and Verification using machine learning for mask synthesis and verification, including lithograph modeling, hotspot detection, mask optimization, and layout pattern generation. We hope this chapter can motivate future research on AI-assisted DFM solutions.作者: Excise 時間: 2025-3-25 02:22
Machine Learning Applications in Electronic Design Automation作者: 聯(lián)想 時間: 2025-3-25 06:04
Machine Learning Applications in Electronic Design Automation978-3-031-13074-8作者: 裝入膠囊 時間: 2025-3-25 07:48 作者: 制度 時間: 2025-3-25 12:27
Deep Learning for Routabilityof DL models for routability predictions. After that, methodologies about data generation, feature engineering, model architecture design, and model construction are introduced. Finally, we cover existing explorations in the deployment of routability estimators and then summarize and share our point作者: temperate 時間: 2025-3-25 17:57 作者: 叫喊 時間: 2025-3-25 22:32 作者: Esophagus 時間: 2025-3-26 03:24
l networks (GANs) and optimization methods such as reinforcement learning (RL) and Bayesian optimization (BO). All of these topics are valuable to chip designers and EDA developers and researchers working in digital and analog designs and verification.??.978-3-031-13076-2978-3-031-13074-8作者: 送秋波 時間: 2025-3-26 05:49 作者: Prostaglandins 時間: 2025-3-26 11:40
ter entfallen, wird er einen hohen Preis für seine Leistung verlangen, der mindestens den Erwartungswert. dieser Risiken enth?lt. Wenn dagegen der Nachfrager alle Risiken übernimmt, wird der Preis entsprechend niedrig sein. Wichtig ist nun, dass bei der Aushandlung des vollst?ndigen Vertrages die Ve作者: Emmenagogue 時間: 2025-3-26 13:04 作者: ADORE 時間: 2025-3-26 18:22 作者: 不合 時間: 2025-3-26 22:31 作者: Enteropathic 時間: 2025-3-27 02:10
Yibo Lin,Zizheng Guo,Jing Mai eindeutig definieren als die Summe der durch vegetative Vermehrung eines einzigen S?mlings gewonnenen B?ume. Wenn durch Knospenmutation neue Formen, sogenannte Sports, entstehen, so wird dabei fast immer nur ein Merkmal ver?ndert, beispielsweise die Farbe der Frucht, die Beschaffenheit der Haut, di作者: 夸張 時間: 2025-3-27 05:43 作者: Mosaic 時間: 2025-3-27 10:19
Haiguang Liao,Levent Burak Kararkl?rt, einen verant-wortlichen Redakteur zu stellen.). Für ein vom Schuldprinzip beherrschtes Strafrecht erscheint ein Abgehen von den Regeln zun?chst nicht unbedenklich. Im Interesse einer geordneten Rechtspflege und im Interesse der Freiheit der Presse mu? man eine Sondergestaltung in den Kauf ne作者: Foreshadow 時間: 2025-3-27 17:28
Ahmet F. Budak,Shuhan Zhang,Mingjie Liu,Wei Shi,Keren Zhu,David Z. Panrkl?rt, einen verant-wortlichen Redakteur zu stellen.). Für ein vom Schuldprinzip beherrschtes Strafrecht erscheint ein Abgehen von den Regeln zun?chst nicht unbedenklich. Im Interesse einer geordneten Rechtspflege und im Interesse der Freiheit der Presse mu? man eine Sondergestaltung in den Kauf ne作者: 不能根除 時間: 2025-3-27 19:47
rkl?rt, einen verant-wortlichen Redakteur zu stellen.). Für ein vom Schuldprinzip beherrschtes Strafrecht erscheint ein Abgehen von den Regeln zun?chst nicht unbedenklich. Im Interesse einer geordneten Rechtspflege und im Interesse der Freiheit der Presse mu? man eine Sondergestaltung in den Kauf ne作者: amnesia 時間: 2025-3-27 22:11
Matthew M. Ziegler,Jihye Kwon,Hung-Yi Liu,Luca P. Carloniper oder der massigen Talsperre bis zur feingliedrigen Dachkonstruktion. Der Baustoff eignet sich ebenso gut für die ei nf achen Stabtragwerke wie irgend ein anderer. Sein eigentlichstes Anwendungsgebiet, bei dem die oben erw?hnten Eigenschaften erst voll ausgenützt werden, sind jedoch neben den Bog作者: extinguish 時間: 2025-3-28 03:52
Raviv Gal,Avi Zivper oder der massigen Talsperre bis zur feingliedrigen Dachkonstruktion. Der Baustoff eignet sich ebenso gut für die ei nf achen Stabtragwerke wie irgend ein anderer. Sein eigentlichstes Anwendungsgebiet, bei dem die oben erw?hnten Eigenschaften erst voll ausgenützt werden, sind jedoch neben den Bog作者: 上下倒置 時間: 2025-3-28 10:11
Haoyu Yang,Yibo Lin,Bei Yur oder der massigen Talsperre bis zur feingliedrigen Dachkonstruktion. Der Baustoff eignet sich ebenso gut für die einfachen Stabtragwerke wie irgend ein anderer. Sein eigentlichstes Anwendungsgebiet, bei dem die oben erw?hnten Eigenschaften erst voll ausgenützt werden, sind jedoch neben den Bogenbr作者: 笨拙的我 時間: 2025-3-28 13:47
Debjit Pal,Chenhui Deng,Ecenur Ustun,Cunxi Yu,Zhiru Zhangr oder der massigen Talsperre bis zur feingliedrigen Dachkonstruktion. Der Baustoff eignet sich ebenso gut für die einfachen Stabtragwerke wie irgend ein anderer. Sein eigentlichstes Anwendungsgebiet, bei dem die oben erw?hnten Eigenschaften erst voll ausgenützt werden, sind jedoch neben den Bogenbr作者: 寬度 時間: 2025-3-28 16:21 作者: CARK 時間: 2025-3-28 19:08 作者: headway 時間: 2025-3-28 23:53
Net-Based Machine Learning-Aided Approaches for Timing and Crosstalk Predictionethods either too slow or very inaccurate. Thanks to their strong knowledge extraction and reuse capability, machine learning (ML) techniques have been adopted to improve the predictability of timing and crosstalk effects at different design stages. Many of these works develop net-based models, whos作者: garrulous 時間: 2025-3-29 03:45 作者: 新奇 時間: 2025-3-29 10:05
Deep Learning for Analyzing Power Delivery Networks and Thermal Networksal intensive step is a critical part of the IC design process and has been a significant computational bottleneck for electronic design automation. Machine learning techniques can efficiently solve these problems by performing fast and accurate analysis and optimization. This chapter presents ML met作者: surmount 時間: 2025-3-29 13:04
Machine Learning for Testability Predictiongn. Recent advances in machine learning provide new methodologies to enhance various design stages in the design cycle. This chapter will discuss typical machine learning approaches for testability measurements, which focuses on a set of testability-related prediction problems in both component leve作者: Agility 時間: 2025-3-29 17:59 作者: transplantation 時間: 2025-3-29 22:31
RL for Placement and Partitioningrial optimization problem. Next, this chapter delves briefly into the six decades of prior work on this important topic. The heart of the chapter is an overview of deep RL, a primer on how to formulate chip placement as a deep RL problem, and a detailed description of a recent RL-based approach to c作者: 猛烈責(zé)罵 時間: 2025-3-30 03:16 作者: synovial-joint 時間: 2025-3-30 04:51
Circuit Optimization for 2D and 3D ICs with Machine Learningspeedups and dramatic advances in the design process. This chapter presents how traditional physical design algorithms and their extensive portfolio of design settings can be replaced or enhanced with machine learning and a data-driven philosophy. Indeed, using powerful machine learning methods can 作者: 注入 時間: 2025-3-30 08:54 作者: GNAW 時間: 2025-3-30 13:55
Machine Learning for Analog Circuit Sizingit synthesis, raises many research interests recently, because of both the industrial needs and the advance in machine learning (ML)-inspired algorithms. This chapter first introduces and formulates the analog circuit sizing problem. A brief overview on conventional analog circuit sizing algorithms 作者: 千篇一律 時間: 2025-3-30 19:00
The Interplay of Online and Offline Machine Learning for Design Flow Tuningr of options leads to a complex design space difficult for human designers to navigate. Fortunately, machine learning approaches and cloud computing environments are well suited for tackling complex parameter-tuning problems like those seen in VLSI design flows. This chapter proposes a holistic appr作者: travail 時間: 2025-3-30 20:47
Machine Learning in the Service of Hardware Functional Verifications its specification. This produces a lot of data that can be used to better monitor and control the verification process. Data science in general and machine learning specifically are disciplines in computer science that deal with extracting patterns and information from datasets. This chapter shows作者: chastise 時間: 2025-3-31 01:18
Machine Learning for Mask Synthesis and Verification Recent studies have demonstrated promising results dealing with lithography compliance issues. In this chapter, we will introduce successful attempts using machine learning for mask synthesis and verification, including lithograph modeling, hotspot detection, mask optimization, and layout pattern g作者: microscopic 時間: 2025-3-31 08:17
Machine Learning for Agile FPGA Designty, and potentially higher performance per Watt. However, the heterogeneous architecture of modern FPGAs and multiple abstractions across design stages present unprecedented challenges to FPGA design tasks, e.g., quality of results (QoR) estimation, and design space exploration, necessitating consid作者: Bouquet 時間: 2025-3-31 10:12
bensregel untauglich ist. Immer wieder gibt es Situationen, in denen wir anderen vertrauen sollten und k?nnen, w?hrend es in anderen Fallen wichtig ist, alles selbst zu überprüfen. Dass die zitierte Maxime ihre Probleme aufweist, ist aus ?konomischer Sicht selbstverst?ndlich. Denn Kontrolle führt zu作者: Enthralling 時間: 2025-3-31 13:28 作者: 粗語 時間: 2025-3-31 19:06 作者: 施加 時間: 2025-3-31 22:49
Zhiyao Xie,Jingyu Pan,Chen-Chia Chang,Rongjian Liang,Erick Carvajal Barboza,Yiran Chen fünf Wülste oder Forts?tze um diese Einsenkung, auch . genannt, vorgewachsen. Die Rückwand der Einsenkung hat sich rachenw?rts dem Kopfende des entodermalen Urdarmes gen?hert, das auch Schlunddarm oder Kopfdarm genannt wird. Aus der schematischen Zeichnung (Abb. 1) wird die Situation verst?ndlich. 作者: 兇殘 時間: 2025-4-1 04:57
Rongjian Liang,Zhiyao Xie,Erick Carvajal Barboza,Jiang Huklarer hervor, wie au?erordentlich eng die Wechselbeziehungen zwischen Z?hnen und Gesamtorganismus sind. Ebenso wie eine gro?e Anzahl von Allgemeinerscheinungen auf pathologische Verh?ltnisse an den Z?hnen zurückgeführt werden mu?, sind umgekehrt die Krankheitserscheinungen an den Z?hnen und ihrem H作者: 加入 時間: 2025-4-1 06:29 作者: 喊叫 時間: 2025-4-1 10:20
