Notice bibliographique
Résumé
One of the key problems in VLSI interconnect design is the topology construction of signal nets with minimum cost. Steiner tree problem is to find the tree structure that connects all pins of a signal net such that the wire length can be minimized. Since Steiner tree problem is NP-hard, many different heuristics and approximation algorithms have been derived to deal with this problem. However, in VLSI design automation the routing is performed in the presence of obstacles, such as logic cells, where the wires of the net must not intersect. Most of the previous heuristics deal with problems under the assumption that wires do not cross any obstacles. In this study, a class of probabilistic approaches to Steiner tree problem has been extensively explored, which is able to construct Steiner tree with good performance in term of wire length or speed, and able to solve the problem in presence of obstacles. Probabilistic model and a series of algorithms based on it have been established and implemented. Extensive experiments conducted on both small- and large-size problems have been designed to show the performance comparison with the state-of-the-art algorithm. How to deal with blockage and congestion in probabilistic algorithms has been discussed. Also, an optimization algorithm has also been presented, which improves wire length from the results of probabilistic algorithms as well as any other algorithms. In addition, the potential advantages with our approaches are also discussed for further applications.Dept. of Electrical and Computer Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2002 .Z44. Source: Masters Abstracts International, Volume: 41-04, page: 1162. Adviser: Chunhong Chen. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2002.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».