Proceedings of the 2007 international workshop on System level interconnect prediction
Notice bibliographique
Résumé
On behalf of the organizing committee, we would like to welcome you to the 9th International Workshop on System-Level Interconnect Prediction (SLIP'07), held on March 17-18, 2007 at the Dolce Lakeway Resort and Spa in Austin, Texas. The SLIP workshop focuses on modeling and prediction of usable properties of optimized interconnect systems and their impact on system performance. Both theory and applications of interconnect prediction techniques are highlighted, with emphasis on applications to architectural and micro-architectural exploration, physical design, interconnect technology planning, and communication networks. In addition to the presentation of state-of-the-art papers in these fields, invited talks and tutorials by leading researchers aim to encourage dialogue between the architecture, physical design, and interconnect technology communities. Following a rigorous review process, the program committee has selected an outstanding set of 12 papers for publication in the proceedings and oral presentations at the workshop. The topics of selected papers cover a wide range of issues, including impact of new materials (e.g., low-k dielectrics, carbon nanotube bundles) on interconnect performance, congestion estimation and early interconnect characterization and planning, and the impact of process variation on interconnect performance. In addition to the contributed papers, we continue the SLIP tradition of featuring in the technical program several distinguished invited speakers. This year Avinoam Kolodny from Technion will speak about networks on chips, Majid Sarrafzadeh from UCLA will give a tutorial on congestion prediction, and Charles Alpert from IBM Austin Research Laboratory will speak on physical synthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».