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抽象的光学接近校正（OPC）是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率，这些方法通常是数据驱动的，几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑，从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中，我们提出了Camo，这是一种基于加固学习的OPC系统，该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明，迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。
迷彩：使用调制强化学习的相关性掩盖优化
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