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2023 IEEE/ACM 国际计算机辅助设计会议 (ICCAD) 论文集
这又是 ICCAD 创纪录的一年！我们收到了 750 份最终提交的论文，分为 18 个分会，并由来自学术界和工业界的 349 名杰出国际 TPC 成员进行评审。TPC 会议在线进行，双盲评审过程的质量没有受到影响。最终，172 篇论文被接受，竞争录取率为 22.9%。分会分为 39 个会议，中间穿插海报会议。我们还收到了创纪录的 29 份特别会议和教程提案提交。最终，9 个特别会议和 2 个嵌入式教程被接受，28 篇受邀论文被纳入会议记录。这些特别会议和教程完美地补充了常规会议，形成了强大的技术 ICCAD 2023 计划！
HG-CAD：计算机辅助设计中的材料预测和建议的层次图
为了支持智能计算机辅助设计（CAD），我们介绍了机器学习体系结构，即HG-CAD，该体系结构通过使用层次图表表示，建议通过联合学习身体和装配级特征来提出装配体材料。特别是，我们将材料预测和建议过程作为节点级别的分类任务，这是CAD模型的新型分层图表示，其低级图形捕获了身体几何形状，可捕获体内几何形状，这是一个高级图形的组合图，是组件的高级图表，并具有批处理掩码的随机化随机化效果。这使我们的网络能够从人体和组装水平汇总几何和拓扑特征，从而导致竞争性能。对Fusion 360画廊组装中提议的体系结构的定性和定量评估 - 显示了我们方法的可行性，表现出色的计算机视觉和人类基线，同时在应用程序场景中显示出希望。提议的HG-CAD体系结构统一了多模态CAD特征的处理，编码和联合学习，这表明有潜力作为设计自动化的建议系统，并提供了未来工作的基准。[doi：10.1115/1.4063226]
自动驾驶系统的易耐故障硬件架构的计算机辅助设计
可以通过冗余，多样性，分离，自我诊断和重新配置来实现用于自动驾驶汽车的抽象耐故障硬件体系结构。这些方法可以通过N独立系统体系结构与多数裁员结合在一起。可容忍系统的开发在从4级的自动驾驶系统启动中至关重要。电气和电子系统的复杂性日益增加对于安全关键系统的设计具有挑战性。这项工作旨在开发一种方法来管理产品开发中这种复杂性并使用它来比较不同类型的体系结构。基础是由传感器和微控制器组成的系统。通过数值求解相应的马尔可夫链的主方程来自动计算系统的所有可能月球配置的可靠性。随后，基于软件的故障树分析可以对组件结构进行更详细的建模。结果表明，四线体系结构可以提供合适的结果，并且相对于ISO 26262目标值，2-ECU系统的开发工作高于1-ECU系统。关键字：自动驾驶，失败操作，产品架构，计算设计方法，数值方法联系人：Julitz，Tim Maurice Dermany julitz julitz@uni-wuppertal.de
人工智能模型对建筑空间智能辅助设计的探索
为了对AI具体的建筑模型进行全面的设计描述，将AI与建筑空间智能辅助模型深度融合，根据实际情况进行柔性设计。AI辅助生成建筑意向与建筑形态，主要支撑学术与工作理论模型，推动技术创新，进而提升建筑设计行业的设计效率。AI辅助建筑设计让每一位设计师都拥有了设计自由，同时在AI的帮助下，建筑设计能够更快更高效的完成相应的工作。在AI技术的帮助下，通过关键词的调整与优化，AI自动生成了一批建筑空间设计方案。在此背景下，通过对AI模型、建筑空间智能辅助模型的文献调研以及建筑空间的语义网络与内部结构分析，建立了建筑空间设计的辅助模型。其次，从数据源头保证符合建筑空间三维特征，在分析空间设计整体功能结构的基础上，开展基于深度学习辅助的建筑空间智能设计。最后，以UrbanScene3D数据集中选取的三维模型为研究对象，测试AI的建筑空间智能模型的辅助性能。研究结果表明，随着网络节点数量的增加，模型在测试数据集和训练数据集上的拟合度呈下降趋势，综合模型拟合曲线显示基于AI的建筑空间智能设计方案优于传统建筑设计方案；随着网络连接层节点数量的增加，空间温湿度智能得分将不断上升，模型能够达到最优的建筑空间智能辅助效果。该研究对于推动建筑空间设计的智能化、数字化转型具有实际应用价值。
基于人工智能的计算机辅助设计的不同优势...
目的：本研究评估了基于人工智能的乳腺超声计算机辅助诊断 (AI-CAD) 如何影响不同工作流程中不同经验水平的放射科医生之间的诊断表现和一致性。方法：纳入了 2017 年 4 月至 2018 年 6 月期间拍摄的 472 名女性的 492 个乳腺病变（200 个恶性肿块和 292 个良性肿块）图像。六名放射科医生（三名经验不足 [<1 年经验] 和三名经验丰富 [10 - 15 年经验]）分别在有和没有 AI-CAD 帮助的情况下审查了美国图像，首先按顺序审查，然后同时审查。计算并比较了放射科医生和 AI-CAD 之间的诊断表现和观察者间一致性。结果：实施 AI-CAD 后，无论经验和工作流程如何，特异性、阳性预测值 (PPV) 和准确度均显著提高（P 值均<0.001）。同时读取时，受试者工作特征曲线下的总面积显著增加，但仅限于缺乏经验的放射科医生。使用 AI-CAD 时，乳腺影像报告和数据库系统 (BI-RADS) 描述符的一致性通常会增加（κ =0.29 - 0.63 至 0.35 - 0.73）。与经验丰富的放射科医生相比，缺乏经验的放射科医生更容易接受 AI-CAD 结果，尤其是在同时读取时（P<0.001）。对于经验不足和经验丰富的放射科医生而言，同时读取的最终评估结果从 BI-RADS 2 或 3 变为 BI-RADS 高于 4a 或反之亦然的转换率也显著高于连续读取（总体而言，分别为 15.8% 和 6.2%；P<0.001）。结论：无论经验水平如何，使用 AI-CAD 解释乳腺超声检查均可提高放射科医生的特异性、PPV 和准确性。AI-CAD 在同时读取时可能效果更好，可以提高放射科医生之间的诊断性能和一致性，尤其是对于经验不足的放射科医生而言。
通过角色空间构建进行人工智能辅助设计概念探索
我们提出了一种人工智能辅助设计概念探索工具——“特征空间构建”（“CSC”）。概念设计师用语言探索和表达目标产品的美学和语义，使用“设计概念短语”（“DCP”），即复合形容词短语和对比术语来表达不是他们的目标设计概念的内容。设计师经常利用这种二分法技术与利益相关者沟通他们的美学和语义设计概念的性质，尤其是在早期设计开发阶段。CSC 通过以结构化的方式构建“特征空间”（“CS”）（一种语义象限系统）来协助设计师的认知活动。设计师在 CSC 的帮助下创建的 CS 使他们能够辨别和解释他们的设计概念与对立术语的对比。CS 中的这些术语通过使用知识图谱在 CSC 中检索和组合。CSC 将术语和短语作为候选列表呈现给用户，用户可以从中进行选择以定义目标设计概念，然后在 CS 中将其可视化。我们实验中的参与者都是“艺术与设计”专业的，他们被赋予了两种条件来创建和解释 DCP。一组在拟议的 CSC 的帮助下创建并解释了 DCP，另一组在没有这种帮助的情况下完成了同样的任务，但可以自由使用任何公开的 Web 搜索工具。结果表明，得到 CSC 帮助的小组表示他们的任务得到了明显更好的支持，尤其是在探索方面，这可以通过创造力支持指数 (CSI) 来衡量。
综述 人工智能辅助设计仿真技术在先进封装可靠性寿命预测中的应用概述
摘要：影响晶圆级先进封装可靠性的设计参数包括上下焊盘尺寸、焊料体积、缓冲层厚度、芯片厚度等。传统上，采用加速热循环试验（ATCT）来评估电子封装的可靠性寿命，但通过ATCT优化设计参数耗时长、成本高，减少实验次数成为关键问题。近年来，许多研究人员采用基于有限元的仿真设计（DoS）技术进行电子封装可靠性评估。DoS技术可以有效缩短设计周期、降低成本，并有效优化封装结构。然而，仿真分析结果高度依赖于研究人员个体，并且通常彼此不一致。人工智能（AI）可以帮助研究人员避免人为因素的缺点。本研究通过结合人工智能和仿真技术来预测晶圆级封装 (WLP) 可靠性，展示了 AI 辅助 DoS 技术。为了确保可靠性预测准确性，在创建大型 AI 训练数据库之前，通过多次实验验证了模拟程序。本研究研究了几种机器学习模型，包括人工神经网络 (ANN)、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVR)、核岭回归 (KRR)、K 最近邻 (KNN) 和随机森林 (RF)。本研究根据预测准确性和 CPU 时间消耗对这些模型进行了评估。
量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
计算机辅助设计讲座10教授S. K. ...
一般编程软件包通用编程软件提供了一组用高级编程语言（例如C或C ++）编写的图形功能。它包括执行以下活动的命令：1。使用2D和3D输出原始词（例如