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2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会
2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会将展示微电子领域的突破，主题为：“以高效和智能连接数字世界和物理世界” 夏威夷檀香山（2024 年 4 月 20 日）——在过去的 44 年里，IEEE VLSI 技术与电路研讨会为微电子行业带来了独特的技术与电路融合，最大限度地发挥了两个领域之间的协同作用。2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会的主题是：“以高效和智能连接数字世界和物理世界”。为期五天的活动将于 2024 年 6 月 16 日至 20 日在夏威夷檀香山希尔顿夏威夷村举行，现场会议将完全以现场形式举行，并从下一周开始按需访问技术会议。研讨会将展示最新的 VLSI 技术发展、创新电路设计及其所支持的应用，例如人工智能、机器学习、物联网、可穿戴/可植入生物医学应用、大数据、云/边缘计算、虚拟现实 (VR)/增强现实 (AR)、机器人和自动驾驶汽车。研讨会继续成为微电子行业首屈一指的国际会议，其范围和范围是其他会议所无法比拟的，它将技术、电路和系统融为一体。除了技术演讲之外，研讨会还将包括演示会、晚间小组讨论、联合焦点会议、短期课程和研讨会，提供与研讨会主题相关的技术内容。全体会议“让边缘变得有意义”，由德州仪器高级副总裁兼首席技术官 Ahmad Bahai 博士发表 – 半导体技术提供先进的嵌入式传感和驱动技术，可实现数据驱动的智能系统。纳米技术、模拟和数字信号处理、嵌入式/边缘机器学习算法、连接性和电池技术的进步使高性能传感和驱动成为可能，而这在十年前是无法实现的。然而，在许多传感和驱动方式中，大自然提供了一种效率更高的边缘计算传感解决方案，利用分层的物理、模拟和数字信号处理来优化性能和能耗。“移动性演进：电气化与自动化”，作者：DENSO Corporation 研发中心高级总监 Kazuoki Matsugatani 博士——汽车行业面临两大挑战：减少环境影响和提高安全性。实现零二氧化碳排放和零交通死亡人数是未来十年的紧迫问题。电气化极大地改变了车辆机械，而自动化将软件和信息技术集成到车辆系统中。无论是电气化还是自动化，半导体器件的演进都是关键。对于电气化，功率器件和管理电池和电机之间电流的模拟传感设备对于车辆运行都至关重要。在自动化领域，传感器（包括
数字 VLSI 实验室的增值课程
VLSI Guru 研讨会为参与者提供了深入探索 VLSI 设计的绝佳机会，强调使用 Synopsys 工具，如 Synplify Pro、VCS 和 Verdi。Synplify Pro 是综合的基础，使参与者能够深入研究将 RTL 描述转换为适合在硅片上实现的优化门级表示的过程。通过实践练习和指导教程，参与者可以熟练地利用 Synplify Pro 的高级功能来实现设计收敛并最大限度地提高性能。作为综合的补充，VCS 通过强大的模拟功能促进了严格的功能验证。研讨会参与者学习如何使用 VCS 创建全面的测试平台、模拟复杂的设计并分析结果，确保其 VLSI 实现的可靠性和正确性。此外，Verdi 已成为调试和可视化的必备工具，使参与者能够浏览复杂的设计层次结构、跟踪信号路径，并有效地识别和纠正潜在问题。除了工具熟练程度之外，研讨会
VLSI设计中的机器学习：全面评论
监督的学习算法从标记的数据集中学习，重点是调整模型的参数并创建一个推断功能，该功能将输入映射到具有最小化预测错误的输出。监督模型从一对输入向量和相应的目标值中学习。存在两种主要类型的监督学习，分类和回归。分类算法将输入向量分配给预定义的类别或类。分类是二进制分类（两个目标类别）或多类分类（多个类别）。重新研究算法的重点是预测连续数值。存在各种回归算法，每个回归算法都满足了不同的需求。线性回归（LR）推测特征与目标之间的线性关联。多项式恢复（PR）通过多个数字函数捕获非线性关系。决策树（DT）基于最重要的属性将数据集递归将数据集分为子集中，从而创建了导致平均预测的树结构。随机森林（RF）是一种合奏方法，它可以组合多个决策树以提高预测准确性。超树或极为随机的树是另一种合奏方法，它构建了具有随机特征分裂的决策树。支持向量回归器（SVR）旨在找到一个超平面，该超平面使预测误差最小化，同时允许公差范围。k-nearest邻居（KNN）是一种非参数算法，通过平均其k-nearealt邻居的值来预测tar-获取值。幼稚的贝叶斯回归剂（NBR）依赖于概率原则。梯度提升（GB）通过组合多个弱决策树模型并通过将每个树拟合到先前树的残余误差来构建模型来构建模型。列表仍然很广泛，存在尚未包括在内的其他方法和神经网络算法。[7] [8] [9] [3] [10] [6]一个模型在为看不见的数据提供准确的预测时表现出良好的概括能力。如果Inferred模型过于简单，并且预测训练集的价值不准确，则可能会涉及培训数据的拟合。另一方面，当培训数据不足时，我们有可能在模型对训练集产生良好的预先指示的情况下，但在面对新数据时会失败，然后该模型具有较低的概括能力。作为一种态度，至关重要的是要达到模型复杂性的平衡，并在图3中所示的拟合和过度合适之间找到一个平衡的位置。
GLSVLSI 2024
论文出版和演讲者注册：论文将被接受在研讨会上进行常规或海报展示。每篇被接受的论文在提交照相排版论文时都必须至少有一位作者在研讨会上注册；至少有一位作者也应出席研讨会并发表论文。通过将您的文章提交给 ACM 出版物，您特此承认您和您的合著者必须遵守所有 ACM 出版政策，包括 ACM 关于涉及人类参与者和受试者的研究的新出版政策。ACM 将调查涉嫌违反此政策或任何 ACM 出版政策的行为，并可能导致您的论文被完全撤回，此外还可能根据 ACM 出版政策受到其他处罚。
de ecd517 vlsi信号处理
管道和平行的递归过滤器，一阶IIR滤波器中的管道量，以2分解的power-2分解，簇状的外观管道管道，对IIR过滤器的平行处理，合并的管道和并行处理IIR过滤器的处理。
量子计算接口的 VLSI 架构 - ijrpr
量子计算利用叠加和纠缠的原理，允许量子比特或量子位同时存在于多个状态中。这一特性使量子计算机能够以比传统计算机快得多的速度处理特定任务的数据，包括分解大数和解决复杂的优化问题。量子霸权的前景促使全球开展大量研究和开发工作，企业和研究机构竞相构建现实的量子处理器。尽管量子计算具有巨大的潜力，但要在现实应用中实现其优势仍需要克服艰巨的挑战。最大的障碍之一在于建立量子和经典结构之间的持续接口。量子处理器在敏感的量子王国中运行，必须与经典加法器进行通信，而不会损害量子数据的完整性。这种复杂的交互需要一种先进的 VLSI 架构，能够促进有效通信、最大限度地减少错误并优化量子-经典混合系统的整体性能。在量子计算接口的背景下混合 VLSI 需要摆脱传统策略。经典计算机遵循确定性原则，而量子结构则以概率方式运行，引入不确定性并要求同步条件。由于量子处理器产生具有固有概率不确定性的结果，VLSI 结构必须提供纠错机制和容错设计，以保持量子计算的可靠性。此外，经典和量子处理器之间的工作条件差异带来了额外的复杂性。量子处理器通常在极低的温度下工作以保持敏感量子态，而经典组件则在室温下工作。设计 VLSI 架构以促进绿色通信和跨这些温度梯度的数据传输需要创新的工程解决方案。在开发用于量子计算接口的 VLSI 架构的过程中，研究人员正在努力设计可扩展和模块化结构。量子处理器面临可扩展性挑战的风险，而 VLSI 在解决这些问题方面发挥着关键作用。可扩展架构的开发对于了解量子计算在解决实际问题方面的全部能力至关重要。尽管存在这些挑战，但目前量子计算接口 VLSI 架构的改进已取得显著进展。研究人员探索了各种策略，从集成到经典系统中的专用量子协处理器，到利用经典处理器完成精确任务同时将量子计算委托给专用处理器的混合架构。这些努力聚焦于不断发展的量子经典集成全景，其中 VLSI 架构是实现绿色和可扩展解决方案的关键。
5G 和未来电信技术的高频 VLSI 设计的进步
关键词：5G 网络、VLSI 设计、高频操作、电信技术、毫米波、太赫兹频谱、数据传输、节能处理、半导体材料、硅锗 (SiGe)、氮化镓 (GaN)、磷化铟 (InP)、器件架构、FinFET、纳米级晶体管、速度增强、效率提高、功耗、热管理、信号完整性、先进冷却技术、低功耗设计方法、纠错算法、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、优化、自适应性能、连接性、数据处理能力、下一代网络、尖端方法、技术挑战、设计解决方案、新颖的设备实施、未来电信进步。
招聘 VLSI 模拟工程工程师实习生
模拟工程中的相关领域/子领域将根据职位空缺进行分配 在海得拉巴 VEDA IIT 接受至少六个月的全日制强化和行业导向培训 成功完成赞助培训后，VEDA IIT 将安排其在关联公司就职，具体安排在网站上的职位要求表中指定
glsvlsi 2024
●VLSI电路和设计：ASIC和FPGA设计，微处理器/微观构造，嵌入式处理器，高速/低功率电路，模拟/数字/混合信号系统，NOC，SOC，SOC，SOC，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，互连，记忆，生物启动和神经循环循环和系统循环，循环循环和系统，循环循环和系统循环，以及系统循环，循环和系统循环，以及循环循环，以及循环循环，以及循环循环循环和系统综合，生物传感器，生物学和生物医学系统的CAD工具，可植入和可穿戴设备，用于VLSI设计和优化的机器学习●IoT和智能系统：物联网的电路，计算，处理和设计以及智能城市，智能城市，智能医疗保健，智能运输，智能Grid>>;网络物理系统，边缘计算，物联网的机器学习，tinyml。●计算机辅助设计（CAD）：硬件/软件共同设计，高级合成，逻辑合成，仿真和正式验证，布局，制造，算法和复杂性分析，物理设计（位置，路线，CTS），静态时间和电源分析，信号和电源的稳定性，信号和电源，用于CAD和EDA设计。●测试，可靠性，容错：数字/模拟/混合信号测试，可靠性，鲁棒性，静态/动态缺陷和故障可追溯性，变异感知设计，学习辅助测试。●新兴计算和频率后技术：纳米技术，量子计算，近似和随机计算，传感器和传感器网络，CMOS后VLSI。●硬件安全性：可信赖的IC，IP保护，硬件安全原始图，逆向工程，硬件木马，侧通道分析，CPS/IOT安全性，用于HW Security的机器学习。●用于机器学习和人工智能的VLSI：用于机器学习的硬件加速器，用于深度学习的新型体系结构，脑力启发的计算，大数据计算，强化学习，云计算的云计算（IOT）设备。●微电体系统教育：使用ASIC，FPGA，Multicore，GPU，TPU等多种技术的教学创新，包括新课程和实验室，评估方法，远程学习，教科书，教科书，行业和学术项目，工业和学术协作计划和教学的教育技术。
VLSI技术与电路的2024 IEEE研讨会
HI（2023年11月16日） - 2024年IEEE VLSI Technology＆Circuits研讨会异质整合和开源设计檀香山（2023年11月16日）宣布了一个支持会议主题的工作室主题的呼吁：“弥补了数字和物理世界的效率和情报。”研讨会会议的主题和范围是将研究与座谈会技术计划尚未详细介绍的领域的应用程序合并，并可以作为未来研讨会会议的主题。 研讨会会议将在2024年6月16日星期日的研讨会期间亲自举行，并在研讨会后作为按需记录的内容提供。 研讨会的截止日期是2023年12月11日，PST 23:59，并在2024年1月上旬接受通知。 可以在线找到研讨会提交的完整详细信息：https：//www.vlsisymposium.org/program/call-for-workshops/异质整合和开源设计檀香山（2023年11月16日）宣布了一个支持会议主题的工作室主题的呼吁：“弥补了数字和物理世界的效率和情报。”研讨会会议的主题和范围是将研究与座谈会技术计划尚未详细介绍的领域的应用程序合并，并可以作为未来研讨会会议的主题。研讨会会议将在2024年6月16日星期日的研讨会期间亲自举行，并在研讨会后作为按需记录的内容提供。研讨会的截止日期是2023年12月11日，PST 23:59，并在2024年1月上旬接受通知。可以在线找到研讨会提交的完整详细信息：https：//www.vlsisymposium.org/program/call-for-workshops/