Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Сборник трудов конференции (МЭС-2016). Сборник трудов

?

Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Сборник трудов конференции (МЭС-2016). Сборник трудов

Ч. II: Верификация и тестирование. Высокопроизводительные вычислительные микроэлектронные системы. М. , Зеленоград : ИППМ РАН, 2016.

Научный редактор: Иванников А. Д.

Ответственный редактор: Борискин В. С.

Под общей редакцией: Стемпковский А. Л.

Часть II сборника научных трудов составлена по материалам секций 4 и 5 ("Верификация и тестирование", "Высокопроизводительные вычислительные микроэлектронные системы") VII Всероссийской научно-тенчнической конференции "Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем -2016" (Москва, Зеленоград 03.10 - 07.10.2016г.). Сборник трудов". Представленные работы выполнены научными сотрудниками и аспирантами РАН, специалистами работающих в России научно-производственных организаций, преподавателями, научными сотрудниками, аспирантами и студентами высших учебных заведений, а также сотрудниками ряда зарубежных компаний, лидирующих в области проектирования микро- и наноэлектронных изделий. Сборник предназначен для научных работников, специалистов, аспирантов и студентов, занимающихся проблемами разработки, анализа, тестирования сложных микро- и наноэлектронных схем и систем и соответствующих программных средств. Материалы сборника отражают современное состояние российской микро- и наноэлектроники, методов и средств разработки микро- и наноэлектронных схем и систем и являются важным источником информации по перспективным направления м исследований и инвестиций в сфере микро- и наноэлектроники. Все статьи сборника прошли рецензирование и одобрены Редакционной коллегией сборника, Организационным и Программным комитетами конференции.

Методика автоматизированного выбора микроконтроллера при проектировании изделий электронно-вычислительной техники

Иванова Е. М., Ерохин В. В., Вишнеков А. В., В кн.: Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Сборник трудов конференции (МЭС-2016). Сборник трудовЧ. II: Верификация и тестирование. Высокопроизводительные вычислительные микроэлектронные системы.: М., Зеленоград: ИППМ РАН, 2016. С. 260–265.

Задача выбора микроконтроллера при проектировании изделий электронно-вычислительной техники является сложной многокритериальной задачей с большим числом альтернатив. Сегодня данная задача, как правило, решается либо на основе субъективных предпочтений разработчика, либо за счет не всегда оправданного исключения из рассмотрения ряда альтернативных вариантов (семейств, микроконтроллеров). В работе предлагается автоматизировать трудоемкую процедуру выбора за счёт последовательного применения групповых ...

Добавлено: 15 февраля 2017 г.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое инженерные науки

Язык: русский

Демонстрационный файл

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: верификация наноэлектроника микроэлектроника microelectronics verification nanoelectronics

Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Сборник трудов конференции (МЭС-2016). Сборник трудов

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Detecting the Future: All-at-Once Event Sequence Forecasting with Horizon Matching

Karpukhin I., Савченко А. В., Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2026 Vol. 40 No. 27 P. 22536–22544

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Perovskite nanoparticles Cs4PbBr6 and CsPbBr3: synthesis, analysis and peculiar optical properties

Гущина В. А., / Series chemrxiv-2023-vpzhz-v2 "ChemRxiv". 2023.

Наночастицы полностью неорганических перовскитов CsPbBr3 и Cs4PbBr6 интенсивно изучаются благодаря их уникальным свойствам и широкому спектру применений; однако природа их оптических свойств до сих пор полностью не изучена из-за сложности синтеза однофазных наночастиц. В данной статье мы описываем особенности синтеза однофазных частиц и результаты их химического и фазового анализа. Используя данные о концентрациях наночастиц, мы ...

Добавлено: 14 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД 2025)

СПб.: АО "ЦТСС", 2025.

В научном издании представлены труды Двенадцатой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2025) по следующим направлениям: - теоретические основы и методология имитационного и комплексного моделирования; - методы исследования и оценки качества моделей, валидация и верификации моделей; - методы и системы распределенного моделирования; - ...

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Evaluation of Correlation Functions and Multi-model Forecasting of Geopotential Height and Temperature in the Troposphere and Lower Stratosphere

Гордин В. А., Smirnov M. A., Russian Meteorology and Hydrology 2025 No. 50 P. 1016–1028

Для интерполяции комплексного прогноза геопотенциала и температуры в точки регулярной сетки проводилась статистическая оценка трехмерных авто- и кросс-кореляционных функций для инкрементов от первого приближения. В качестве первого приближения использованы поля прогноза по модели ICON. ...

Добавлено: 17 февраля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.