簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "方劭云".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="卷積神經網路"


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    以機器學習加速基於向量式動態電壓降分析
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 林哲旭 指導教授: 陳勇志
    • 在使用商業軟體進行動態電壓降 (Dynamic IR drop) 分析時非常地耗時, 而在實際應用中,需要大量的測試向量來驗證電路的電源完整性。在這篇 論文中,我們提出了一種基於機器學習 (Mach…
    • 點閱:296下載:1
    • 全文公開日期 2029/08/15 (校外網路)
    • 全文公開日期 2029/08/15 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    擺放巨集電路階段基於卷積神經網路之可繞度預測
    • 電機工程系 /106/ 碩士
    • 研究生: 黃羽鴻 指導教授: 方劭云
    • 隨著先進製程快速發展以及半導體產業的蓬勃發展,晶片大小也越來越小,因此有更多複雜的設計規則需要被遵守,而一個晶片在被下線之前必須沒有違反任何一個設計規則,這導致一個電路的可繞度就變得相對重要許多。此…
    • 點閱:288下載:1
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