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| 一种热点检测模型的训练方法及热点检测方法 | |
| 申请号 | CN202411521145.6 |
| 2025-02-21 | |
| 公开（公告）号 | CN119494313A |
| 公开日期 | 2025-02-21 |
| 摘要 | 本发明涉及芯片制造领域，具体涉及一种热点检测模型的训练方法及热点检测方法，该方法包括：获取多个电路版图组成的样本集及对应的标签；将样本集输入局部特征提取网络，提取局部特征；将局部特征输入全局特征提取网络，提取全局特征；将全局特征输入解码器，得到每个电路版图是否为版图热点的预测结果；基于预测结果和对应的标签的差异度，更新待训练的热点检测模型的参数，获得训练好的热点检测模型。本发明通过同时在频域和时域处理版图，并采用深度学习模型自动提取复杂的版图特征，从而显著提高了版图热点的预测准确性；此外，利用预训练模型的权重和阶段性的特征提取策略，使得模型在处理大规模版图时仍能具备高效性和高准确率。 |
| 当前权利人 | 上海科技大学 |
| 专利代理人 | 林安安 |
| 代理机构 | 上海汉之律师事务所 31378 |
| 专利申请人 | 上海科技大学 |
| 公开国别 | 中国 |
| 公开国别简称 | CN |
| IPC 分类号 | G06F30//392; G06F30//398; G06F30//27; G06V10//42; G06V10//44; G06V10//82; G06N3//045; G06N3//0455; G06N3//08 |
| 专利有效性 | 审中 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 专利类型字典 | 1 |
| 当前法律状态 | 实质审查 |
| 简单同族 | CN119494313A |
| 扩展同族 | CN119494313A |
| INPADOC 同族 | CN119494313A |
| 文献类型 | 专利 |
| 条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/487160 |
| 专题 | 信息科学与技术学院_PI研究组_耿浩 信息科学与技术学院_硕士生 |
| 作者单位 | 上海科技大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 耿浩,陈禹阳. 一种热点检测模型的训练方法及热点检测方法. CN202411521145.6[P]. 2025-02-21. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
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