Evolvable Metaheuristics on Circuit Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
genetic algorithms and genetic programming, electronic hardware implies not only digital but analog circuits also. This field has earned importance since the early 1990s because of the advent of reconfigurable hardware. The ultimate objective of this field is to design and construct intelligent hardware, capable of online adaptation The first classification of evolvable hardware can be found in In this work De Garis established there are extrinsic and intrinsic EHW. While Extrinsic EHW simulates evolution by software and downloads to hardware only the best configuration; intrinsic EHW simulates evolution directly in hardware. Nowadays the scope of this discipline has grown vastly. According to Zebulum In regard to its application area EHW in divided in: Circuit design, robotics and control, pattern recognition, fault tolerance and very large scale integration (VLSI). We are interested in discuss about the first one. Circuit design is the art of constructing a sized circuit from user specifications This task is divided according to the kind of circuits that are handled in digital and analog circuit design. Nowadays there are different algorithms that can be used to solve problems of optimization of circuits like: Genetic Programming, Genetic Algorithm, Estimation of the Distribution Algorithms, Ant Colony Optimizations, Others. The more amenable nature of digital circuits made researchers like Louis Afterwards, the goal was not only to obtain functional circuits, but optimum ones. The work of Louis Other outstanding researches on digital design are Higuchi et al. A very interesting case is the use of ACO on the optimization of combinatorial circuits The analog synthesis world also has numerous successful implementations of different
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle