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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
IEEE 计算机学会年度 vlsi 研讨会
2024 年研讨会探讨了 VLSI 领域广泛主题的新兴趋势和新想法和概念：从 VLSI 电路、系统和设计方法，到系统级设计问题，再到将 VLSI 设计引入新领域和技术，如纳米和分子设备、安全、人工智能和物联网等。未来的设计方法和新的 EDA 工具也是研讨会的一个关键主题。三十年来，研讨会一直是一个独特的论坛，旨在促进 VLSI 领域的多学科研究和新的远见卓识方法，汇集了来自学术界和工业界的顶尖科学家和研究人员。ISVLSI 会议记录将在 IEEE Xplore 数字图书馆中编入索引。选定的高质量论文将被进一步邀请提交到期刊特刊。研讨会因邀请国际知名科学家作为特邀演讲者而享有盛誉。本次和未来的研讨会将继续强调高质量。
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
模拟和混合信号 VLSI 的 SAF 分析...
1 助理教授，Nirma 大学理工学院，艾哈迈达巴德 2 IEEE 高级会员，教授，Nirma 大学理工学院，艾哈迈达巴德 摘要 数模转换器是广泛使用的混合信号电路。由于电路范围广泛且没有合适的故障模型，模拟和混合信号的测试面临许多挑战。本文使用晶体管级的 SAF（stuck_at_Fault）、Stuck_open 和 stuck_short 故障模型。此外，这些故障模型用于分析对 3 位 R-2R DAC 特性参数的影响。 关键词 Stuck_open，Stuck_short，测试，DAC，故障。 1. 引言 如今，片上系统（SoC）包含模拟和混合信号（AMS）电路。有各种各样的 AMS 电路可供选择。在过去的几十年里，数字 IC 的测试得到了充分的探索。由模拟和混合信号组成的 SoC 给测试带来了很多挑战 [1]。 AMS 测试很大程度上依赖于电路。有限的可控性和可观察性增加了这些 AMS 电路的测试工作量。这些 AMS 电路的测试可能成为增加制造成本的限制因素 [2]。此外，由于对制造工艺步骤中的微小缺陷的敏感性以及高集成密度，AMS 电路的可靠性和性能可能会降低。模数转换器 (ADC)、数模转换器 (DAC) 和锁相环 (PLL) 是 AMS 电路的例子。DAC 是最广泛使用的混合信号集成电路之一，用作数字处理系统之间的接口。ADC 和 DAC 等数据转换器的测试是 AMS 电路测试中最具挑战性的问题。在传统的 DAC 测试中，需要比被测设备 (DUT) 更高精度的测量设备来表征 DUT 的性能。这使得测试仪的设计和制造真正具有挑战性，并带来了高昂的测试成本 [3]。
算法和并行VLSI架构III
本书中的材料基于在第三届算法和平行VLSI架构的国家间研讨会上提出的作者贡献，该研讨会在卢文（Leuven）举行，Au-Gust 29-31，1994。该研讨会部分由Eurasip和Belgian NFWO（国家科学研究基金）赞助，并与IEEE BENELUX信号处理章节，IEEE BENELUX CIRCETITS和SYSSPEL CAPLER和法国INRIA，法国的IEEE BENELUX信号处理章节合作。这是1990年6月在法国的Pont - ＆ - Mousson举行的两个同名讲习班[1]和法国Bonas，1991年6月[2]。所有这些研讨会都是在EC基础研究行动Nana和Nana2的框架内组织的，这是新的Real.Time Architectures的新型并行算法，由欧洲委员会的ESPRIT计划赞助。NANA承包商是IMEC，Leuven，Belgium（F. Catthoor），K.U。卢文，鲁汶，比利文（J. Vandewalle），恩斯尔，里昂，法国（Y。Robert），tu代代尔特，代尔夫特，代尔夫特，荷兰（P。Dewilde和E. Deprete），Irisa，Irisa，Rennes，Rennes，Rennes，Francance（P. Quinton）。这些项目中的目标是贡献适用于平行体系结构实现的算法，另一方面，设计方法和综合技术，这些方法和综合技术解决了从真实行为到系统的平行体系结构的设计轨迹。因此，这显然与研讨会和书籍的范围重叠。
各种低功耗 VLSI 设计的实现......
摘要 ：在当今的电子工业中，低功耗已成为一个主要问题。对于 VLSI 芯片的设计，功耗与性能和面积同等重要。由于技术的复杂性和规模的缩小，最小化功耗和片上的整体电源管理是 100nm 以下的主要难点。由于需要降低封装成本并延长电池寿命，因此电源优化对许多系统至关重要。在低功耗 VLSI 设计中，漏电流对电源管理也有显著影响。漏电流在集成电路总功耗中的比例越来越大。本文讨论了低功耗电路和系统的各种电源管理方法、方法和策略。同时还提到了设计低功耗、高性能电路的潜在障碍。
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/
2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会...
宣布征集主题为“以效率和智能连接数字世界和物理世界”的论文 夏威夷檀香山（2023 年 10 月 24 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。2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会自 2022 年以来合并为一个研讨会，以最大限度地发挥两个领域的协同作用，并宣布围绕主题征集论文：“以效率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，并将从下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。研讨会提交网站将于 2023 年 12 月 5 日开放，论文提交截止日期为 2024 年 2 月 5 日太平洋标准时间 23:59。论文提交的完整详细信息可在线找到：https://www.vlsisymposium.org/first-announcement-and-call-for-papers/ IEEE VLSI 技术与电路研讨会寻求专注于以下领域的技术创新和进步的论文：
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
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。