摘要 - 深处增强学习(RL)已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是,这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同,因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励,而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中,我们提出了一个安置得分手,以评估布局的质量,并将异常检测应用于地板计划。此外,我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明,我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局,并且将此得分手添加到增强式学习奖励中,有助于与以前的电路设计相比,用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板,加固倾斜,异常检测,放置得分手
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背景城市在2015年采用了其第一个气候行动计划(CAP),然后将其更新为2号。0在2022年。自2015年以来,工作人员就其气候行动进展为市议会提供了定期更新。最新更新包含作为附件A。随着时间的推移,随附的更新提供了活动和影响的摘要版本,并补充了该市网站上www的信息。Cupertino。 org/ climateaction。Cupertino。org/ climateaction。
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