Machine Learning-based Prediction of Test Power
Machine Learning-based Prediction of Test Power
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基于机器学习的测试功率预测
DOI：
10.1109/ets.2019.8791548
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
R. Drechsler
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
H. Dhotre;S. Eggersglüß;K. Chakrabarty;R. Drechsler
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DOI：
10.1109/date.2008.4484642
发表时间：
2008-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
D. Gizopoulos;K. Roy;P. Girard;N. Nicolici;X. Wen
通讯作者：
D. Gizopoulos;K. Roy;P. Girard;N. Nicolici;X. Wen
使用机器学习对 ECO 修订电路进行 IR 压降预测
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
IEEE VLSI Test Symposium
影响因子：
--
作者：
Shih;Yen;Yu;Yu;Tsung;Shang;C. Li;Eric Jia
通讯作者：
Eric Jia
使用极阶统计的极限分布估计 VLSI 电路中的峰值功耗
DOI：
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发表时间：
2001
期刊：
IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst.
影响因子：
--
作者：
Qing Wu;Qinru Qiu;Massoud Pedram
通讯作者：
Massoud Pedram
VLSI 电路的功率受限测试
DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
--
作者：
N. Nicolici;B. Al
通讯作者：
B. Al
通过门类型和逻辑电平信息识别高功耗区域
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
K. Miyase;M. Sauer;B. Becker;X. Wen;S. Kajihara
通讯作者：
S. Kajihara