Proceedings of the 12th ACM Great Lakes symposium on VLSI
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
Welcome to the Big Apple for the 12-- th Great Lakes VLSI Symposium. While New York City is not exactly on the Great Lakes, it does have a connection to Lake Ontario through the Hudson and the old waterways. This justifies the choice of the Big Apple as the venue for this year's GLSVLSI! Once again this symposium has attracted an excellent assortment of papers, over a range of topics that are fundamental to advancing the state of the art.This years program has been carefully selected by the program co-- chairs through peer review, with each paper getting at least three reviews, in a record review period of just one month. Our kudos go to the program committee members and additional reviewers for completing their hard work in such a short time. We believe that we have a strong and interesting selection of papers for this symposium covering all major aspects of VLSI design.This year, we received 71 uniformly high quality submissions. We would like to thank all the authors who submitted their manuscripts for consideration. The technical program committee had great difficulty in limiting the number of accepted papers to fit time constraints of the conference. Of the submitted papers, 19 were accepted as full papers, 12 as short papers, and an additional 10 as posters. Approximately half of the full and short papers cover some aspect of VLSI CAD. A third discuss circuit related topics, and another third cover specific chip, subsystem, or systemdesign. A tenth address topics of a more theoretical nature, while a full 25% touch on the increasingly important area of low power. From our perspective, this is a very satisfying mix.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,007 |
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