Notice bibliographique
Résumé
As an indispensable portion in the modern system-on-chip designs, analog circuits are becoming more intractable and error prone in the time-consuming design process due to the nature of high parasitic sensitivity along with the shrinking design window in the advanced technology. Compared to the digital counterpart, analog circuits need to be designed more carefully taking into account special analog constraints besides the typical geometric requirements. Recent state-of-the-art analog routing research favors linear programming (LP) to satisfy various constraints, but leaving the routing efficiency as an open question. In this paper, we propose an integer linear programming (ILP) based algorithm to tackle the analog routing problem with a special focus on improving the routing efficiency. Hierarchical routing is developed to help the router to divide the entire routing area into multiple small regions, in each of which the ILP can derive a routing solution with speedy efficiency. Different from typical hierarchical methods, our proposed router deploys variant-grid resolution in different regions, that is, with a lower resolution for less crowded routing regions and a higher resolution for more congested regions. In this way, our proposed ILP-based router is much faster than any typical ones since it spends little time for the areas that do not need to be routed precisely. The experimental results show the high efficiency of our proposed method for both small circuits and especially big circuits without promising the routing quality.
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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) | 0,001 | 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 ».