Հրապարակման մանրամասներ:
Լույս է տեսնում 1948 թվականից՝ տարին 4 անգամ։
Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:
Հրապարակման ամսաթիվ:
Հատոր:
Համար:
ISSN:
Պաշտոնական URL:
Վերնագիր:
Machine learning application for the memory bist network design characteristics estimation
Այլ վերնագիր:
Ստեղծողը:
Աջակից(ներ):
Պատ․ խմբ․՝ Ա․ Գ․ Նազարով (1957-1964) ; Մ․ Վ․ Կասյան (1964-1988) ; Ռ․ Մ․ Մարտիրոսյան (1989-2017 ) ; Գլխավոր խմբ․՝ Վ․ Շ․ Մելիքյան (2018-)
Խորագիր:
Electrical engineering; Electronics; Nuclear engineering ; Technology
Չվերահսկվող բանալի բառեր:
Մարտիրոսյան Լ. Ա. ; Мартиросян Л. А. ; RTL compiler ; gate count ; power consumption ; characteristics ; machine learning
Ծածկույթ:
Ամփոփում:
For embedded memories’ built-in self-test (BIST) and repair systems, one of the most critical design constraints are the gate count and power consumption. This article introduces an automated method for design characteristics estimation of the memory BIST network based on machine learning algorithms. Ներկառուցված հիշողությունների ինքնաթեստավորման և ինքնավերանորոգման համակարգի ամենակարևոր նախագծային սահմանափակումներն են տարրերի քանակը և հզորության սպառումը։ Ներկայացվում է նախագծային բնութագրերի ավտոմատ գնահատման մեթոդ՝ հիշողության ներկառուցված ինքնաթեստավորման ցանցի համար, հիմնված մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների վրա։ Для встроенных систем тестирования (BIST) и восстановления памяти одним из наиболее важных ограничений дизайна являются количество вентилей и энергопотребление. Представлен автоматизированный метод оценки дизайн-характеристик сети внедренной системы самотестирования памяти на основе алгоритмов машинного обучения.
Հրատարակության վայրը:
Երևան
Հրատարակիչ:
Ստեղծման ամսաթիվը:
Տեսակ:
Ձևաչափ:
Դասիչ:
Թվայնացում:
ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան