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微电子技术与超大规模集成电路设计
资格：考生应至少拥有 ECE / IEE / 电气 / CSE / IT / 电子科学硕士或同等专业的 BE/B.Tech 2 年级及以上学位。录取：申请表将从加尔各答 Jadavpur 大学电子与电信工程系 IC 中心 3 楼发出，或从我们的网站 [https://jadavpuruniversity.in] 下载。填写好的申请表应于周一至周五上午 11 点至下午 5 点送达 IC 中心。课程费用：7,000 卢比（JU 学生可享受 20% 优惠）+ 18% 的 GST 以即期汇票的形式开具给“REGISTRAR, JADAVPUR UNIVERSITY”，可在加尔各答的任何国有分支机构支付。一旦缴纳，课程费用将不可退还。不提供宿舍住宿。附件：一张 PP 尺寸照片、一份 Madhyamik 准考证/出生证明的复印件、高中成绩单、学期成绩单 [需附上成绩单/证书的认证/自认证副本]
M.Tech. VLSI 设计和微电子 HCL
自 1964 年被宣布为大学以来，BITS Pilani 一直提供科学和技术高等教育课程，并因其在该领域的创新而赢得了令人羡慕的声誉。BITS Pilani 的工作综合学习计划 (WILP) 为在职专业人士提供了一套独特的教育课程。BITS 于 1979 年开始提供这些课程，多年来，这些课程一直按照 1986 年国家教育政策设想的方向发展。
硕士 VLSI 设计与微电子学
超大规模集成电路设计与微电子技术硕士 (M.Tech. VLSI Design and Microelectronics) 是一个为期四个学期的工作综合学习计划，旨在满足半导体行业专业人士的需求。这是一个专门的研究生课程，专注于集成电路和半导体器件的设计、开发和应用。它涵盖数字和模拟超大规模集成电路设计、半导体物理、制造技术以及电子设计自动化 (EDA) 工具的使用等关键领域。该计划强调使用行业标准工具和实验室的实践经验，让学生为设计复杂集成电路的实际挑战做好准备。该计划提供跨学科方法，结合硬件和软件知识来解决行业中的复杂问题。
初榨椰子油乳液及其功效：
摘要 本综述旨在全面概述使用初榨椰子油 (VCO) 作为疏水性脂肪成分的乳剂。它重点介绍 VCO 中的主要甘油三酯，这些甘油三酯可转化为具有多种药理特性的生物活性中链甘油三酯 (MCT)。VCO 的重要性在于帮助抵抗病毒和微生物感染、利用其多酚含量作为强效抗氧化剂以及支持减肥和与肥胖相关的代谢改善。VCO 源自椰子，是一种重要的植物油，主要产于菲律宾、马来西亚和印度尼西亚；这些地区盛产椰子。尽管 VCO 具有广泛的益处，但反饱和脂肪偏见限制了它在医学文献中的曝光和认可。本综述填补了这一空白，强调了基于 VCO 的乳剂应用以及对全球消费者和行业的优势。通过研究 VCO 的特性及其对药物的重大贡献，该研究旨在增强对基于 VCO 的乳剂的理解和认识。研究结果强调，需要更广泛地认识 VCO 的潜力，特别是在对抗感染、作为抗氧化剂以及促进与体重管理和代谢健康相关的健康益处方面。本综述为未来在制药和健康相关背景下利用 VCO 的研究和开发提供了基础参考。关键词：初榨椰子油、病毒、抗氧化剂、多酚、代谢
VLSI物理设计中的人工智能，以优化
非常大规模整合（VLSI）电路的复杂性日益增加，在实现力量，绩效和地区（PPA）目标方面提出了重大挑战。传统的物理设计方法通常涉及手动或启发式驱动的过程，这些过程耗时，可能无法完全利用优化机会。本文探讨了人工智能（AI）在自动化和改善VLSI物理设计过程的各个阶段的应用。通过利用机器学习（ML）算法，例如监督学习，无监督学习和强化学习（RL），AI可以协助实现优化的PPA目标，加快设计周期并增强芯片性能。关键阶段，包括平面图，放置，路由，标准单元格设计和电网优化，在AI-wired技术的背景下进行检查。案例研究表明AI如何减少设计迭代，提高性能并最大程度地减少功耗。
M.Tech（微电子与超大规模集成电路设计）课程结构
课程名称 学分 联系时间 MV451 核心数字 IC 设计 3 3 MV452 核心 VLSI 信号处理 3 3 MV454 核心纳米制造实验室 3 6 MV455 核心 IC 设计实验室 -II 3 6 MV456 核心学期项目 -II 2 4 选修课 1 待定 2 选修课 2 待定 3 3 选修课 3 待定 3 3 待定：待公布
在VLSI全局路由中实施机器学习
I.在非常大规模集成（VLSI）设计领域的介绍中，全球路由的效率和可靠性在综合电路（ICS）的整体性能中起关键作用。随着IC的复杂性继续随着技术的发展而增长，传统的路由算法在适应现代芯片布局的复杂和动态性质方面面临着越来越多的挑战。这些算法通常基于静态规则和启发式方法，可能会导致次优路径，从而导致线长度增加，信号延迟更高和拥挤。这种拥塞反过来可以显着影响最终芯片设计的性能，功耗和面积。为了应对这些挑战，对将先进的机器学习技术（尤其是深度学习）应用于VLSI全球路线的拥堵预测问题越来越兴趣。深度学习提供了学习大型数据集中复杂模式和依赖关系的潜力，使其非常适合预测和减轻VLSI设计环境中的拥塞。通过利用深度学习模型，可以开发一种动态路由优化方法，以适应实时设计条件和路由模式。
AFSC 2A6X1 航空航天推进职业领域...
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电子工程学士（VLSI 设计与技术）
LTP TCP* 1 VL23701 ASIC 设计 LIT 2-0-2 4 3 PCC 2 VL23702 嵌入式系统 LIT 2-0-2 4 3 PCC 3 - 专业选修课 - IV T 3-0-0 3 3 PEC 4 - 专业选修课 - VT 3-0-0 3 3 PEC 5 - 专业选修课 - VI T 3-0-0 3 3 PEC 6 - 开放选修课 - II T 3-0-0 3 3 OE 7 VL23703 从创意到产品 L 0-0-4 4 2 SDC
ECE 498NSU/NSG - 机器学习中的VLSI（2024年秋季）
ece 498nsu/nsg - 机器学习中的VLSI（2024年秋季）讲师：Naresh Shanbhag Tas：Vignesh Sundaresha：vs49@illinois.edu kaining Zhou：kainingz@kainingz@illinois.edu prereques：ece 313 and Ece 313 and Ece 342或指示： Lecture : M and W 10:00-11:20, ECEB 2022 Instructor Office Hours: Wednesdays 2PM-3PM, CSL 414 TA Office Hours: Thursdays 2pm-4pm, ECEB 2036 Course Description : This course will present challenges in implementing machine learning algorithms in VLSI (silicon) for applications such as wearables, IoTs, autonomous vehicles, and biomedical devices.简单的单阶段分类器将首先讨论，然后是深神网络。将采用有限精确分析来设计定点网络，以最大程度地减少能量，延迟和内存足迹。单阶段和深网的训练算法（后置）将介绍，然后介绍其固定点实现。算法到架构映射技术将在深度学习数字加速器和模拟内存架构中的权衡范围探索。学习行为，定点分析，建筑能量和延迟模型的基础知识将在整个课程中引入正常的时间。还将介绍深度学习系统的硬件（体系结构和电路）实现的案例研究。家庭作业将包括Python和Verilog中的分析和编程练习的混合。nsu部分将完成一个术语项目，涉及在嵌入式硬件平台（例如FPGA/MCU）上实现深网。NSG部分将根据对其感兴趣的特定主题的文献综述撰写一份学期论文，并就该主题进行研究项目。课程评分：NSU部分将在每周的作业（30％）上进行评分，涉及Python和Verilog编程以及设计和分析问题，以及两个中期（30％）和一个学期设计项目（40％）。NSG部分将被评为：25％（家庭作业），25％（两个中期），30％（研究项目）和20％（学期论文）。