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J-GLOBAL ID：201702283314626918   整理番号：17A0055062

弁別特徴抽出に基づくVLSIレイアウトホットスポット検出【Powered by NICT】

VLSI layout hotspot detection based on discriminative feature extraction

著者 (4件)： Zhang Hang (Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, NT, Hong Kong) ,  Yang Haoyu (Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, NT, Hong Kong) ,  Yu Bei (Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, NT, Hong Kong) ,  Young Evangeline F. Y. (Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, NT, Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APCCAS  ページ： 542-545  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴抽出はVLSIレイアウトホットスポット検出フロー機械学習ベースにおいて重要な段階である。従来の機械学習に基づく方法は,様々な特徴抽出技術を適用しナノメータレベルで元のレイアウト構造を近似した。しかし,近似過程で失われ,性能劣化をもたらしているいくつかの重要なレイアウトパターン情報。本論文では,レイアウト特徴抽出に関する包括的研究を提示し,精度と余分の検出性能を改善するために識別レイアウトパターン情報を保存できる新しい方法を提案した。実験は筆者らの提案手法の有効性を研究するために工業的ベンチマークとICCADベンチマークスイートの上で行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *超LSI ,  機械学習 ,  ベンチマーク ,  近似法 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 検出能 ,  性能劣化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特徴抽出 ,  VLSI