MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
05514nam a22004215i 4500 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
111022 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102113450.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
190315s2019 gw a o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030046668 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-04666-8 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
TK7874.75 |
| Número de documento/Ítem |
2019 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Machine Learning in VLSI Computer-Aided Design |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Ibrahim (Abe) M. Elfadel, Duane S. Boning, Xin Li. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Imprint: Springer |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2019 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XXII, 694 páginas) |
| Otras características físicas |
341 ilustraciones, 275 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Engineering (Springer-11647) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Chapter1: A Preliminary Taxonomy for Machine Learning in VLSI CAD -- Chapter2: Machine Learning for Compact Lithographic Process Models -- Chapter3: Machine Learning for Mask Synthesis -- Chapter4: Machine Learning in Physical Verification, Mask Synthesis, and Physical Design -- Chapter5: Gaussian Process-Based Wafer-Level Correlation Modeling and its Applications -- Chapter6: Machine Learning Approaches for IC Manufacturing Yield Enhancement -- Chapter7: Efficient Process Variation Characterization by Virtual Probe -- Chapter8: Machine learning for VLSI chip testing and semiconductor manufacturing process monitoring and improvement -- Chapter9: Machine Learning based Aging Analysis -- Chapter10: Extreme Statistics in Memories -- Chapter11: Fast Statistical Analysis Using Machine Learning -- Chapter12: Fast Statistical Analysis of Rare Circuit Failure Events -- Chapter13: Learning from Limited Data in VLSI CAD -- Chapter14: Large-Scale Circuit Performance Modeling by Bayesian Model Fusion -- Chapter15: Sparse Relevance Kernel Machine Based Performance Dependency Analysis of Analog and Mixed-Signal Circuits -- Chapter16: SiLVR: Projection Pursuit for Response Surface Modeling -- Chapter17: Machine Learning based System Optimization and Uncertainty Quantification of Integrated Systems -- Chapter18: SynTunSys: A Synthesis Parameter Autotuning System for Optimizing High-Performance Processors -- Chapter19: Multicore Power and Thermal Proxies Using Least-Angle -- Chapter20: A Comparative Study of Assertion Mining Algorithms in GoldMine -- Chapter21: Energy-Efficient Design of Advanced Machine Learning Hardware. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book provides readers with an up-to-date account of the use of machine learning frameworks, methodologies, algorithms and techniques in the context of computer-aided design (CAD) for very-large-scale integrated circuits (VLSI). Coverage includes the various machine learning methods used in lithography, physical design, yield prediction, post-silicon performance analysis, reliability and failure analysis, power and thermal analysis, analog design, logic synthesis, verification, and neuromorphic design. Provides up-to-date information on machine learning in VLSI CAD for device modeling, layout verifications, yield prediction, post-silicon validation, and reliability; Discusses the use of machine learning techniques in the context of analog and digital synthesis; Demonstrates how to formulate VLSI CAD objectives as machine learning problems and provides a comprehensive treatment of their efficient solutions; Discusses the tradeoff between the cost of collecting data and prediction accuracy and provides a methodology for using prior data to reduce cost of data collection in the design, testing and validation of both analog and digital VLSI designs. From the Foreword As the semiconductor industry embraces the rising swell of cognitive systems and edge intelligence, this book could serve as a harbinger and example of the osmosis that will exist between our cognitive structures and methods, on the one hand, and the hardware architectures and technologies that will support them, on the other....As we transition from the computing era to the cognitive one, it behooves us to remember the success story of VLSI CAD and to earnestly seek the help of the invisible hand so that our future cognitive systems are used to design more powerful cognitive systems. This book is very much aligned with this on-going transition from computing to cognition, and it is with deep pleasure that I recommend it to all those who are actively engaged in this exciting transformation. Dr. Ruchir Puri, IBM Fellow, IBM Watson CTO & Chief Architect, IBM T. J. Watson Research Center. |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
670141 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Circuitos integrados VLSI |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
| 9 (RLIN) |
166090 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink (Online service) |
| 9 (RLIN) |
106996 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Boning, Duane S. |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Elfadel, Ibrahim (Abe) M. |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| 9 (RLIN) |
97072 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Li, Xin. |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030046651 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030046675 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-04666-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 |
Primersemestre_2019_Engineering |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - FONDO MILLENIUM |
|---|
| Biblioteca |
SI |
| Tipo de registro |
m |
| Tipo de materia |
z |
| Idioma |
eng |
| País |
gw |
| h |
0 |
| Fecha creación |
10/2019 |
| e |
k |
| Catalogado |
Sí |