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Enregistrement W4322397474 · doi:10.1145/3585074

Optimal Pattern Retargeting in IEEE 1687 Networks: A SAT-based Upper-Bound Computation

2023· article· en· W4322397474 sur OpenAlex
Abrar A. Ibrahim, Ahmed Ibrahim, M. Watheq El‐Kharashi, Mona Safar

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVLSI and Analog Circuit Testing
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScalabilityUpper and lower boundsComputationSatisfiabilityDistributed computingBounded functionTheoretical computer scienceAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing number of embedded instruments is being integrated into System-on-Chips for testing, monitoring, and several other purposes. To standardize their access protocols, the IEEE 1687 (IJTAG) standard has defined a flexible network infrastructure. Finding the shortest path in such networks requires a comprehensive search over a solution space, bounded by a limited number of time frames. This bound must be selected carefully, as it can neither be too large (to avoid unnecessary long execution time) nor too small (to avoid missing the optimal solution). Previous work was not efficiently applicable to all segments of IJTAG networks, with some providing unrealistic bounds and others having scope limitations or scalability issues. In this work, we present a new methodology for computing the upper-bound on the number of time frames using the Boolean Satisfiability Problem (SAT). Our proposed technique can also be customized to perfectly adapt to instruments access procedures, which in turn increases efficiency by reducing the time spent searching for required configurations. Results show the effectiveness of our work in computing the upper-bound for irregular benchmarks that are not constrained by a specific network design. This is achieved with a controlled increase in execution time, in contrast to previous work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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