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J-GLOBAL ID：201902290649082012   整理番号：19A1385939

ニューラルネットワークに基づく3D IC相互接続容量抽出【JST・京大機械翻訳】

Neural Network-Based 3D IC Interconnect Capacitance Extraction

著者 (5件)： Kasai Ryosuke (Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University) ,  Kanamoto Toshiki (Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University) ,  Imai Masashi (Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University) ,  Kurokawa Atsushi (Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University) ,  Hachiya Koutaro (Graduate Program in Environmental Information Science, Teikyo Heisei University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCET  ページ： 168-172  発行年： 2019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： 本論文では,ニューラルネットワーク(NN)を用いて三次元集積回路(3D IC)における相互接続容量を抽出する方法を提案した。手順は以下の通りである。1)訓練データセット(3D電磁場ソルバを用いて複雑な3D相互接続構造からの容量値を得ることにより)を作成し,2)訓練データセットをNNに入力することにより訓練モデルを構築し,3)目的相互接続に関する構造パラメータを入力することにより容量値を抽出する。一般的相互接続の構造,スルーシリコンビア(TSV)を囲む相互接続,および全相互接続を調べた。実験結果は,提案したNNベース抽出法が妥当な精度と処理時間を得ることができることを示した。また,二つの構造を一つに統合する訓練データセットがNNに入力される場合でも,良好な訓練モデルが得られることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電磁場 ,  加工時間 ,  *相互接続 ,  *ニューラルネットワーク ,  *三次元 ,  構造パラメータ ,  モデル
準シソーラス用語： シリコン貫通ビア ,  ソルバ ,  訓練データ ,  三次元集積回路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  3D ,  IC ,  相互接続