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ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD
ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD
召开年:
2019
召开地:
Canmore(CA)
出版时间:
-
会议文集:
-
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1.
CAD Tool Design Space Exploration via Bayesian Optimization
机译:
贝叶斯优化的CAD工具设计空间探索
作者:
Yuzhe Ma
;
Ziyang Yu
;
Bei Yu
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
2.
Evolving On-Chip Power Delivery through Particle Swarm Optimization
机译:
通过粒子群算法不断发展的片上功率传输
作者:
Divya Pathak
;
Ioannis Savidis
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
particle swarm optimization;
machine learning;
power supply noise;
on-chip voltage regulators;
transistor aging;
3.
Learning-Based CPU Power Modeling
机译:
基于学习的CPU功耗建模
作者:
Ajay Krishna Ananda Kumar
;
Andreas Gerstlauer
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Machine learning;
power modeling;
micro-architecture simulation;
4.
A Reinforcement Learning-Based Framework for Solving Physical Design Routing Problem in the Absence of Large Test Sets
机译:
一种基于增强学习的框架,用于在缺少大型测试集的情况下解决物理设计路由问题
作者:
Upma Gandhi
;
Ismail Bustany
;
William Swartz
;
Laleh Behjat
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Physical design;
routing;
machine learning;
reinforcement learning;
collaborative min-max game theory;
5.
Run-Time Scenario-Based MPSoC Mapping Reconfiguration Using Machine Learning Models
机译:
使用机器学习模型的基于运行场景的MPSoC映射重新配置
作者:
Jan Spieck
;
Stefan Wildermann
;
Jürgen Teich
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
scenario-based dse;
heterogeneous architecture;
data-driven mapping;
run-time manager;
machine learning model;
6.
Adaptive FPGA Placement Optimization via Reinforcement Learning
机译:
通过强化学习进行自适应FPGA布局优化
作者:
Kevin E. Murray
;
Vaughn Betz
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Field Programmable Gate Array (FPGA);
Electronic Design Automation (EDA);
Computer Aided Design (CAD);
Machine Learning (ML);
Reinforcement Learning (RL);
7.
Combining Evolutionary Algorithms and Deep Learning for Hardware/Software Interface Optimization
机译:
结合进化算法和深度学习进行硬件/软件接口优化
作者:
Lorenzo Servadei
;
Edoardo Mosca
;
Michael Werner
;
Volkan Esen
;
Robert Wille
;
Wolfgang Ecker
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Hardware/Software Interface Optimization;
Machine Learning;
Deep Learning;
Evolutionary Algorithms;
8.
Congestion-aware Global Routing using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
机译:
使用深度卷积生成对抗网络的拥塞感知全局路由
作者:
Zhonghua Zhou
;
Ziran Zhu
;
Jianli Chen
;
Yuzhe Ma
;
Bei Yu
;
Tsung-Yi Ho
;
Guy Lemieux
;
Andre Ivanov
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
9.
A Machine Learning Framework for Multi-Objective Design Space Exploration and Optimization of Manycore Systems
机译:
一个用于多目标设计空间探索和Manycore系统优化的机器学习框架
作者:
Biresh Kumar Joardar
;
Aryan Deshwal
;
Janardhan Rao Doppa
;
Partha Pratim Pande
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Machine learning;
Manycore systems;
Heterogeneity;
Network-on-chip;
Big data computing;
10.
Incremental Training and Group Convolution Pruning for Runtime DNN Performance Scaling on Heterogeneous Embedded Platforms
机译:
异构嵌入式平台上运行时DNN性能扩展的增量训练和组卷积修剪
作者:
Lei Xun
;
Long Tran-Thanh
;
Bashir M Al-Hashimi
;
Geoff V. Merrett
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Embedded Deep Learning;
Dynamic Deep Neural Network;
Runtime Performance Trade-off;
11.
Automatic Layout Generation with Applications in Machine Learning Engine Evaluation
机译:
自动布局生成及其在机器学习引擎评估中的应用
作者:
Haoyu Yang
;
Wen Chen
;
Piyush Pathak
;
Frank Gennari
;
Ya-Chieh Lai
;
Bei Yu
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
12.
Stack Usage Analysis for Efficient Wear Leveling in Non-Volatile Main Memory Systems
机译:
非易失性主内存系统中的堆栈损耗分析,可实现高效磨损均衡
作者:
Christian Hakert
;
Mikail Yayla
;
Kuan-Hsun Chen
;
Georg von der Brüggen
;
Jian-Jia Chen
;
Sebastian Buschjäger
;
Katharina Morik
;
Paul R. Genssler
;
Lars Bauer
;
Hussam Amrouch
;
Jörg Henkel
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Non-Volatile Memory;
Wear-Leveling;
Genetic Algorithm;
Decision-Tree;
13.
Risk Analysis Based On Design Version Control Data
机译:
基于设计版本控制数据的风险分析
作者:
Raviv Gal
;
Gil Shurek
;
Giora Simchoni
;
Avi Ziv
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
14.
Machine Learning Techniques to Support Many-Core Resource Management: Challenges and Opportunities
机译:
支持多核资源管理的机器学习技术:挑战与机遇
作者:
Martin Rapp
;
Hussam Amrouch
;
Marilyn Wolf
;
Jörg Henkel
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2019年
关键词:
Resource Management;
Machine Learning;
Gray Box Modeling;
Neural Network Design;
Accelerator;
15.
Compact Models for Initial MOSFET Sizing Based on Higher-order Artificial Neural Networks
机译:
基于高阶人工神经网络的初始MOSFET尺寸紧凑型号
作者:
Husni Habal
;
Dobroslav Tsonev
;
Matthias Schweikardt
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Analytical models;
MOSFET;
Feature extraction;
Data models;
Mathematical model;
Integrated circuit modeling;
16.
An Efficient and Flexible learning Framework for Dynamic Power and Thermal Co-Management
机译:
动态电力和热共同管理有效灵活的学习框架
作者:
Yuan Cao
;
Tianhao Shen
;
Li Zhang
;
Xunzhao Yin
;
Cheng Zhuo
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Process control;
Reinforcement learning;
Predictive models;
Thermal management;
Task analysis;
Voltage control;
17.
Partial Sharing Neural Networks for Multi-Target Regression on Power and Performance of Embedded Memories
机译:
部分共享神经网络,用于嵌入存储器功率和性能的多目标回归
作者:
Felix Last
;
Ulf Schlichtmann
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Neural networks;
Memory management;
Manuals;
Reliability;
Tuning;
Optimization;
18.
Explaining and Interpreting Machine Learning CAD Decisions: An IC Testing Case Study
机译:
解释和解释机器学习CAD决策:IC测试案例研究
作者:
Prashanth Krishnamurthy
;
Animesh Basak Chowdhury
;
Benjamin Tan
;
Farshad Khorrami
;
Ramesh Karri
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Design automation;
Conferences;
Machine learning;
Very large scale integration;
Tools;
Testing;
19.
Machine-Learning Enabled Next-Generation Physical Design – An EDA Perspective
机译:
机器学习使能下一代物理设计 - EDA透视
作者:
Vishal Khandelwal
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Technological innovation;
Solid modeling;
Reinforcement learning;
Tools;
Timing;
Next generation networking;
Physical design;
20.
ML for CAD - Where is the Treasure Hiding?
机译:
CAD的ml - 宝藏在哪里?
作者:
Raviv Gal
;
David Z. Pan
;
Haoxing Ren
;
Manish Pandey
;
Marilyn Wolf
;
Avi Ziv
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Conferences;
Machine learning;
Games;
Image classification;
21.
Using Machine Learning Clustering To Find Large Coverage Holes
机译:
使用机器学习聚类来查找大覆盖孔
作者:
Raviv Gal
;
Giora Simchoni
;
Avi Ziv
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Analytical models;
Conferences;
Machine learning;
Servers;
22.
MLCAD Today and Tomorrow: Learning, Optimization and Scaling
机译:
MLCAD今天和明天:学习,优化和缩放
作者:
Andrew B. Kahng
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Schedules;
Conferences;
Electronics industry;
Machine learning;
Optimization;
23.
Design Challenges on Post Moore's Law Era
机译:
莫雷法律时代的设计挑战
作者:
Pak Hei Matthew Leung
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Integrated circuits;
Microarchitecture;
Conferences;
Machine learning;
Design tools;
Complexity theory;
Optimization;
24.
Machine Learning in EDA: Opportunities and Challenges
机译:
EDA机器学习:机遇和挑战
作者:
Elias Fallon
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Productivity;
Design automation;
Conferences;
Machine learning;
Tools;
Software;
Research and development;
25.
Track-Assignment Detailed Routing Using Attention-based Policy Model With Supervision
机译:
跟踪 - 分配使用基于注意的策略模型进行详细路由
作者:
Haiguang Liao
;
Qingyi Dong
;
Weiyi Qi
;
Elias Fallon
;
Levent Burak Kara
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Supervised learning;
Reinforcement learning;
Routing;
Optimization;
Genetic algorithms;
26.
Exploring Logic Optimizations with Reinforcement Learning and Graph Convolutional Network
机译:
探索钢筋学习和图形卷积网络的逻辑优化
作者:
Keren Zhu
;
Mingjie Liu
;
Hao Chen
;
Zheng Zhao
;
David Z. Pan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Neural networks;
Reinforcement learning;
Markov processes;
Search problems;
Minimization;
Space exploration;
Optimization;
27.
Using DNNs and Smart Sampling for Coverage Closure Acceleration
机译:
使用DNN和智能采样进行覆盖闭合加速度
作者:
Raviv Gal
;
Eldad Haber
;
Avi Ziv
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Filtering;
Neural networks;
Data models;
Acceleration;
Optimization;
Standards;
28.
AdaPool: Multi-Armed Bandits for Adaptive Virology Screening on Cyber-Physical Digital-Microfluidic Biochips
机译:
Adapool:网络物理数码微流体生物芯片对自适应病毒学筛选的多武装匪
作者:
Mohamed Ibrahim
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Simulation;
Sociology;
Reliability engineering;
Statistics;
Microfluidics;
Testing;
Virology;
29.
Automatic compiler optimization on embedded software through k-means clustering
机译:
通过k-means群集嵌入式软件上的自动编译器优化
作者:
Michael Werner
;
Lorenzo Servadei
;
Robert Wille
;
Wolfgang Ecker
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Maximum likelihood estimation;
Software algorithms;
Machine learning;
System-on-chip;
Object recognition;
Optimization;
Standards;
30.
Transfer Learning for Design-Space Exploration with High-Level Synthesis
机译:
高级合成的设计空间探索转移学习
作者:
Jihye Kwon
;
Luca P. Carloni
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Transfer learning;
Predictive models;
Tools;
Hardware;
Space exploration;
31.
Footprint Classification of Electric Components on Printed Circuit Boards
机译:
印刷电路板电气元件的占用分类
作者:
Yun-Jie Ni
;
Yan-Thih Wang
;
Tsung-Yi Ho
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Design automation;
Manufacturing processes;
Printed circuits;
Sociology;
Machine learning;
Statistics;
Sorting;
32.
R2AD: Randomization and Reconstructor-based Adversarial Defense for Deep Neural Networks
机译:
R2AD:深神经网络的随机化和基于重建的对抗防范
作者:
Marzieh Ashrafiamiri
;
Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao
;
Amir Hosein Afandizadeh Zargari
;
Minjun Seo
;
Fadi Kurdahi
;
Houman Homayoun
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Training;
Machine learning algorithms;
Perturbation methods;
Neural networks;
Machine learning;
Feature extraction;
Robustness;
33.
DAVE: Deriving Automatically Verilog from English
机译:
戴夫:从英语中自动派生Verilog
作者:
Hammond Pearce
;
Benjamin Tan
;
Ramesh Karri
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Digital systems;
Natural languages;
Machine learning;
Task analysis;
Hardware design languages;
Tuning;
34.
An Adaptive Analytic FPGA Placement Framework based on Deep-Learning
机译:
基于深度学习的自适应分析FPGA放置框架
作者:
Abeer Al-Hyari
;
Ahmed Shamli
;
Timothy Martin
;
Shawki Areibi
;
Gary Grewal
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Runtime;
Decision making;
Predictive models;
Prediction algorithms;
Field programmable gate arrays;
Optimization;
35.
Accelerating Chip Design with Machine Learning
机译:
通过机器学习加速芯片设计
作者:
Brucek Khailany
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Design methodology;
Conferences;
Machine learning;
Energy efficiency;
Complexity theory;
Transistors;
Chip scale packaging;
36.
SoC Design Automation with ML – It's Time for Research
机译:
SOC设计自动化用ML - 现在是研究的时候
作者:
Vijay Deep Bhatt
;
Wolfgang Ecker
;
Volkan Esen
;
Zhao Han
;
Daniela Sanchez Lopera
;
Rituj Patel
;
Lorenzo Servadei
;
Sahil Singla
;
Sven Wenzek
;
Vijaydeep Yadav
;
Elena Zennaro
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Design automation;
Conferences;
Machine learning;
Tools;
Proposals;
Object recognition;
37.
Cost Optimization at Early Stages of Design Using Deep Reinforcement Learning
机译:
利用深增强学习,设计早期阶段的成本优化
作者:
Lorenzo Servadei
;
Jiapeng Zheng
;
José Arjona-Medina
;
Michael Werner
;
Volkan Esen
;
Sepp Hochreiter
;
Wolfgang Ecker
;
Robert Wille
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Neural networks;
Reinforcement learning;
Benchmark testing;
Hardware;
Complexity theory;
Task analysis;
Optimization;
38.
F-LEMMA: Fast Learning-based Energy Management for Multi-/Many-core Processors
机译:
F-LEMMA:用于多/多核处理器的基于快速学习的能源管理
作者:
An Zou
;
Karthik Garimella
;
Benjamin Lee
;
Christopher Gill
;
Xuan Zhang
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Power system management;
Reinforcement learning;
Benchmark testing;
Energy efficiency;
Time factors;
Voltage control;
Digital circuits;
39.
F-LEMMA: Fast Learning-based Energy Management for Multi-/Many-core Processors
机译:
F-LEMMA:用于多/多核处理器的基于快速学习的能源管理
作者:
An Zou
;
Karthik Garimella
;
Benjamin Lee
;
Christopher Gill
;
Xuan Zhang
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Power system management;
Reinforcement learning;
Benchmark testing;
Energy efficiency;
Time factors;
Voltage control;
Digital circuits;
40.
CALT: Classification with Adaptive Labeling Thresholds for Analog Circuit Sizing
机译:
CALT:对模拟电路尺寸的自适应标记阈值进行分类
作者:
Zhengfeng Wu
;
Ioannis Savidis
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Adaptation models;
Predictive models;
Labeling;
Noise measurement;
Optimization;
Random forests;
41.
Decision Making in Synthesis cross Technologies using LSTMs and Transfer Learning
机译:
使用LSTMS和转移学习的合成交叉技术的决策
作者:
Cunxi Yu
;
Wang Zhou
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Transfer learning;
Training data;
Estimation;
Predictive models;
Data models;
Delays;
42.
Application of Quantum Machine Learning to VLSI Placement
机译:
量子机器学习在VLSI放置中的应用
作者:
Isaac Turtletaub
;
George Li
;
Mohannad Ibrahim
;
Paul Franzon
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Quantum computing;
Machine learning algorithms;
Machine learning;
Very large scale integration;
Hybrid power systems;
Noise measurement;
Convergence;
43.
From Tuning to Learning: Why the FPGA Physical Design Flow Offers a Compelling Case for ML?
机译:
从调整到学习:为什么FPGA物理设计流程为ML提供引人注目的情况?
作者:
Ismail S. Bustany
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Solid modeling;
Computational modeling;
Routing;
Resource management;
Field programmable gate arrays;
Tuning;
Physical design;
44.
Data-driven CAD or Algorithm-Driven CAD? Competitors or Collaborators?
机译:
数据驱动的CAD或算法驱动CAD?竞争对手或合作者?
作者:
Rajeev Jain
;
Pankaj Kukkal
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Machine learning algorithms;
Machine learning;
Tools;
Licenses;
Complexity theory;
Servers;
Research and development;
45.
Data-Driven Fast Electrostatics and TDDB Aging Analysis**This work is supported in part by NSF grants under No. CCF-1816361, in part by NSF grant under No. CCF-2007135 and No. OISE-1854276
机译:
数据驱动的快速静电和TDDB老化分析**这项工作部分由No.CCF-1816361的NSF授予,部分由NSF授予No.No.CCF-2007135和No. Oiss-1854276
作者:
Shaoyi Peng
;
Wentian Jin
;
Liang Chen
;
Sheldon X.-D. Tan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Training;
Electric potential;
Neural networks;
Layout;
Aging;
Very large scale integration;
Electrostatics;
46.
Data-Driven Fast Electrostatics and TDDB Aging Analysis**This work is supported in part by NSF grants under No. CCF-1816361, in part by NSF grant under No. CCF-2007135 and No. OISE-1854276.
机译:
数据驱动的快速静电和TDDB老化分析**本工作部分由No.CCF-1816361的NSF拨款部分支持No.CCF-1816361号No.No.CCF-2007135和No. Oiss-1854276。
作者:
Shaoyi Peng
;
Wentian Jin
;
Liang Chen
;
Sheldon X.-D. Tan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Training;
Electric potential;
Neural networks;
Layout;
Aging;
Very large scale integration;
Electrostatics;
47.
An Enhanced Machine Learning Model for Adaptive Monte Carlo Yield Analysis
机译:
适应性蒙特卡罗产量分析的增强机学习模型
作者:
Richard Kimmel
;
Tong Li
;
David Winston
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Training;
Support vector machines;
Solid modeling;
Adaptation models;
Analytical models;
Monte Carlo methods;
Machine learning;
48.
HAT-DRL: Hotspot-Aware Task Mapping for Lifetime Improvement of Multicore System using Deep Reinforcement Learning**This work is supported in part by NSF grants under No. CCF-1816361, in part by NSF grant under No. CCF-2007135 and No. OISE-1854276.
机译:
Hat-DRL:使用深度加强学习的多核系统终身改进的热点感知任务映射**这项工作部分由NSF Grants根据No.CCF-1816361的NSF授予,部分由NSF授予No.CCF-2007135,没有。Oiss-1854276。
作者:
Jinwei Zhang
;
Sheriff Sadiqbatcha
;
Yuanqi Gao
;
Michael ODea
;
Nanpeng Yu
;
Sheldon X.-D. Tan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Temperature sensors;
Temperature measurement;
Multicore processing;
Reinforcement learning;
System-on-chip;
Reliability;
Task analysis;
49.
HAT-DRL: Hotspot-Aware Task Mapping for Lifetime Improvement of Multicore System using Deep Reinforcement Learning**This work is supported in part by NSF grants under No. CCF-1816361, in part by NSF grant under No. CCF-2007135 and No. OISE-1854276
机译:
Hat-DRL:使用深度加强学习的多核系统终身改进的热点感知任务映射**这项工作部分由NSF Grants根据No.CCF-1816361的NSF授予,部分由NSF授予No.CCF-2007135,没有。Oiss-1854276
作者:
Jinwei Zhang
;
Sheriff Sadiqbatcha
;
Yuanqi Gao
;
Michael ODea
;
Nanpeng Yu
;
Sheldon X.-D. Tan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Temperature sensors;
Temperature measurement;
Multicore processing;
Reinforcement learning;
System-on-chip;
Reliability;
Task analysis;
50.
Can Wear-Aware Memory Allocation be Intelligent?
机译:
可以磨损感知内存分配是智能的吗?
作者:
Christian Hakert
;
Kuan-Hsun Chen
;
Jian-Jia Chen
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Training;
Nonvolatile memory;
Memory management;
Training data;
Reinforcement learning;
Resource management;
Periodic structures;
51.
Design Rule Checking with a CNN Based Feature Extractor
机译:
基于CNN的特征提取器的设计规则检查
作者:
Luis Francisco
;
Tanmay Lagare
;
Arpit Jain
;
Somal Chaudhary
;
Madhura Kulkarni
;
Divya Sardana
;
W. Rhett Davis
;
Paul Franzon
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Productivity;
Solid modeling;
Layout;
Time to market;
Random access memory;
Feature extraction;
Engines;
52.
Towards NN-based Online Estimation of the Full-Chip Temperature and the Rate of Temperature Change
机译:
朝着全芯片温度的基于NN的在线估算和温度变化率
作者:
Martin Rapp
;
Omar Elfatairy
;
Marilyn Wolf
;
Jörg Henkel
;
Hussam Amrouch
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
关键词:
Temperature sensors;
Temperature;
Estimation;
Training data;
Artificial neural networks;
Thermal management;
Topology;
53.
MLCAD 2020 Welcome
机译:
MLCAD 2020欢迎
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
54.
MLCAD 2020 Workshop Organization
机译:
MLCAD 2020车间组织
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2020年
55.
ADAPT: An Adaptive Machine Learning Framework with Application to Lithography Hotspot Detection
机译:
ADAPT:一种自适应机器学习框架及其在光刻热点检测中的应用
作者:
Mohamed Baker Alawieh
;
David Z. Pan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Adaptation models;
Lithography;
Estimation;
Machine learning;
Data models;
56.
A Survey of Graph Neural Networks for Electronic Design Automation
机译:
电子设计自动化中的图神经网络综述
作者:
Daniela Sánchez Lopera
;
Lorenzo Servadei
;
Gamze Naz Kiprit
;
Souvik Hazra
;
Robert Wille
;
Wolfgang Ecker
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Measurement;
Design automation;
Scalability;
Machine learning;
Routing;
Reliability engineering;
Graph neural networks;
57.
Learning based Memory Interference Prediction for Co-running Applications on Multi-Cores
机译:
基于学习的多核并行应用程序内存干扰预测
作者:
Ahsan Saeed
;
Daniel Mueller-Gritschneder
;
Falk Rehm
;
Arne Hamann
;
Dirk Ziegenbein
;
Ulf Schlichtmann
;
Andreas Gerstlauer
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Solid modeling;
Analytical models;
Machine learning algorithms;
Multicore processing;
Interference;
Machine learning;
Predictive models;
58.
Fast and Accurate PPA Modeling with Transfer Learning
机译:
基于迁移学习的快速准确PPA建模
作者:
Luis Francisco
;
Paul Franzon
;
W. Rhett Davis
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Conferences;
Transfer learning;
Neural networks;
Predictive models;
Data models;
59.
A Circuit Attention Network-Based Actor-Critic Learning Approach to Robust Analog Transistor Sizing
机译:
一种基于电路注意网络的演员-评论家学习方法
作者:
Yaguang Li
;
Yishuang Lin
;
Meghna Madhusudan
;
Arvind Sharma
;
Sachin Sapatnekar
;
Ramesh Harjani
;
Jiang Hu
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Uncertainty;
Circuit optimization;
Conferences;
Layout;
Reinforcement learning;
Robustness;
Transistors;
60.
Neural Networks for Transient Modeling of Circuits : Invited Paper
机译:
电路瞬态建模的神经网络:特邀论文
作者:
Jie Xiong
;
Alan S. Yang
;
Maxim Raginsky
;
Elyse Rosenbaum
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Analytical models;
Adaptation models;
Recurrent neural networks;
Computational modeling;
Aging;
61.
Delving into Macro Placement with Reinforcement Learning
机译:
通过强化学习探究宏观布局
作者:
Zixuan Jiang
;
Ebrahim Songhori
;
Shen Wang
;
Anna Goldie
;
Azalia Mirhoseini
;
Joe Jiang
;
Young-Joon Lee
;
David Z. Pan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Machine learning algorithms;
Conferences;
Reinforcement learning;
Tools;
Network architecture;
Markov processes;
Benchmark testing;
62.
Learning-Based Workload Phase Classification and Prediction Using Performance Monitoring Counters
机译:
使用性能监控计数器的基于学习的工作负载阶段分类和预测
作者:
Erika S. Alcorta
;
Andreas Gerstlauer
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Support vector machines;
Solid modeling;
Machine learning;
Predictive models;
Dynamic scheduling;
Hardware;
Stability analysis;
63.
Feeding Hungry Models Less: Deep Transfer Learning for Embedded Memory PPA Models : Special Session
机译:
减少饥饿模型的进食:嵌入式记忆的深度转移学习PPA模型:特别会议
作者:
Felix Last
;
Ulf Schlichtmann
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Estimation error;
Conferences;
Transfer learning;
Neural networks;
Memory management;
64.
Massive Figure Extraction and Classification in Electronic Component Datasheets for Accelerating PCB Design Preparation
机译:
加速PCB设计准备的电子元件数据表海量图形提取与分类
作者:
Kuan-Chun Chen
;
Chou-Chen Lee
;
Mark Po-Hung Lin
;
Yan-Jhih Wang
;
Yi-Ting Chen
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Solid modeling;
Conferences;
Electronic components;
Object detection;
Machine learning;
Libraries;
Data mining;
65.
Ensemble Learning Based Electric Components Footprint Analysis
机译:
基于集成学习的电子元件足迹分析
作者:
Peng-Tai Huang
;
Xuan-Yi Lin
;
Yan-Jhih Wang
;
Tsung-Yi Ho
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Training;
Learning systems;
Solid modeling;
Design methodology;
Printed circuits;
Production;
Machine learning;
66.
Effective Machine-Learning Models for Predicting Routability During FPGA Placement
机译:
在FPGA布局过程中预测可路由性的有效机器学习模型
作者:
T. Martin
;
S. Areibi
;
G. Grewal
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Solid modeling;
Runtime;
Conferences;
Computational modeling;
Predictive models;
Tools;
Routing;
67.
Domain-Adaptive Soft Real-Time Hybrid Application Mapping for MPSoCs
机译:
MPSOC的域自适应软实时混合应用映射
作者:
Jan Spieck
;
Stefan Wildermann
;
Jürgen Teich
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Solid modeling;
Energy consumption;
Adaptation models;
Conferences;
Supervised learning;
Machine learning;
Real-time systems;
68.
On the Effectiveness of Quantization and Pruning on the Performance of FPGAs-based NN Temperature Estimation
机译:
量化和剪枝对基于FPGA的神经网络温度估计性能的影响
作者:
Veera Venkata Ram Murali Krishna Rao Muvva
;
Martin Rapp
;
Joerg Henkel
;
Hussam Amrouch
;
Marilyn Wolf
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Temperature measurement;
Temperature sensors;
Solid modeling;
Recurrent neural networks;
Estimation;
Thermal management;
Feedforward neural networks;
69.
Dynamic Transformer for Efficient Machine Translation on Embedded Devices
机译:
用于嵌入式设备上高效机器翻译的动态转换器
作者:
Hishan Parry
;
Lei Xun
;
Amin Sabet
;
Jia Bi
;
Jonathon Hare
;
Geoff V. Merrett
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Performance evaluation;
Solid modeling;
Graphics processing units;
Switches;
Machine learning;
Dynamic scheduling;
Hardware;
70.
Connectivity-Based Machine Learning Compact Models for Interconnect Parasitic Capacitances
机译:
基于连通性的互连寄生电容机器学习紧凑模型
作者:
Mohamed Saleh Abouelyazid
;
Sherif Hammouda
;
Yehea Ismail
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Layout;
Metals;
Artificial neural networks;
Machine learning;
Predictive models;
71.
Fast Electrostatic Analysis For VLSI Aging based on Generative Learning
机译:
基于生成学习的VLSI老化快速静电分析
作者:
Subed Lamichhane
;
Shayoi Peng
;
Wentian Jin
;
Sheldon X.-D. Tan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Solid modeling;
Electric potential;
Layout;
Integrated circuit interconnections;
Estimation;
Electrostatic analysis;
Very large scale integration;
72.
Using Deep Neural Networks And Derivative Free Optimization To Accelerate Coverage Closure
机译:
利用深度神经网络和无导数优化加速覆盖闭合
作者:
Raviv Gal
;
Eldad Haber
;
Brian Irwin
;
Marwa Mouallem
;
Bilal Saleh
;
Avi Ziv
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Deep learning;
Solid modeling;
Design automation;
Simulated annealing;
Linear programming;
Noise measurement;
Task analysis;
73.
An Efficient Timing Model of Flip-Flops Based on Artificial Neural Network
机译:
基于人工神经网络的触发器时序模型
作者:
Madhvi Agarwal
;
Sneh Saurabh
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Training;
Solid modeling;
Computational modeling;
Simulation;
Artificial neural networks;
SPICE;
Libraries;
74.
Variation-aware Analog Circuit Sizing with Classifier Chains
机译:
基于分类器链的变化感知模拟电路尺寸调整
作者:
Zhengfeng Wu
;
Ioannis Savidis
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Fabrication;
Solid modeling;
Noise figure;
Power demand;
Machine learning;
Analog circuits;
Robustness;
75.
Approximate Divider Design Based on Counting-Based Stochastic Computing Division
机译:
基于计数随机计算除法的近似除法器设计
作者:
Shuyuan Yu
;
Yibo Liu
;
Sheldon X.-D. Tan
会议名称:
《ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD》
|
2021年
关键词:
Deep learning;
Energy consumption;
Art;
Correlation;
Costs;
Image processing;
Conferences;
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