id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
18,807 | 2026-02-24T15:04:11.312000Z | 2026-02-24T15:04:11.312000Z | Lec. | URL: https://www.researchgate.net/publication/2449472_Timing_Analysis_of_Combinational_Circuits_using_ADD’s (accessed: 03.05.2025). 13 | false | false | false | |
18,806 | 2026-02-24T15:04:08.360000Z | 2026-02-24T15:04:08.360000Z | Lec. | Correlation-Aware Statistical Timing Analysis with Non-Gaussian Delay Distributions. 2005. 12. (PDF) Timing Analysis of Combinational Circuits using ADD’s [Electronic resource] | false | false | false | |
18,805 | 2026-02-24T15:04:05.453000Z | 2026-02-24T15:04:05.453000Z | Lec. | Zhan Y. et al | false | false | false | |
18,804 | 2026-02-24T15:04:02.461000Z | 2026-02-24T15:04:02.461000Z | Lec. | Hierarchical Statistical Static Timing Analysis Considering Process Variations. 11 | false | true | false | |
18,803 | 2026-02-24T15:03:59.730000Z | 2026-02-24T15:03:59.730000Z | Lec. | P. 163–211. 10 | false | false | false | |
18,802 | 2026-02-24T15:03:56.848000Z | 2026-02-24T15:03:56.848000Z | Lec. | Wiley, 2006 | false | false | false | |
18,801 | 2026-02-24T15:03:53.969000Z | 2026-02-24T15:03:53.969000Z | Lec. | Combinational Circuit Design: Practice // RTL Hardw | false | false | false | |
18,800 | 2026-02-24T15:03:51.034000Z | 2026-02-24T15:03:51.034000Z | Lec. | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021. 9 | false | true | false | |
18,799 | 2026-02-24T15:03:47.920000Z | 2026-02-24T15:03:47.920000Z | Lec. | The Test Data of Multi-source Transmission and Transformation Equipment are Unified JSON Format File Generation // Int | false | true | false | |
18,798 | 2026-02-24T15:03:44.783000Z | 2026-02-24T15:03:44.783000Z | Lec. | Song Z. et al | false | false | false | |
18,797 | 2026-02-24T15:03:41.768000Z | 2026-02-24T15:03:41.768000Z | Lec. | P. 189–195. 8 | false | false | false | |
18,796 | 2026-02-24T15:03:38.929000Z | 2026-02-24T15:03:38.929000Z | Lec. | Complex Syst | false | false | false | |
18,795 | 2026-02-24T15:03:36.058000Z | 2026-02-24T15:03:36.058000Z | Lec. | Graph file format for ETL // 2014 2nd World Conf | false | false | false | |
18,794 | 2026-02-24T15:03:33.323000Z | 2026-02-24T15:03:33.323000Z | Lec. | Yousfi S., Chiadmi D | false | false | false | |
18,793 | 2026-02-24T15:03:30.425000Z | 2026-02-24T15:03:30.425000Z | Lec. | URL: https://trends.google.com/trends/explore?date=all&q=machine learning&hl=ru (accessed: 01.03.2025). 7 | false | false | false | |
18,792 | 2026-02-24T15:03:27.288000Z | 2026-02-24T15:03:27.288000Z | Lec. | Google Trends [Electronic resource] [Electronic resource] | false | false | false | |
18,791 | 2026-02-24T15:03:24.474000Z | 2026-02-24T15:03:24.474000Z | Lec. | Des. 2008, ICCD. 2008 | false | false | false | |
18,790 | 2026-02-24T15:03:21.878000Z | 2026-02-24T15:03:21.878000Z | Lec. | Probabilistic error propagation in logic circuits using the boolean difference calculus // 26th IEEE Int | false | false | false | |
18,789 | 2026-02-24T15:03:18.925000Z | 2026-02-24T15:03:18.925000Z | Lec. | Mohyuddin N., Pakbaznia E., Pedram M | false | false | false | |
18,788 | 2026-02-24T15:03:16.518000Z | 2026-02-24T15:03:16.518000Z | Lec. | An efficient static algorithm for computing the soft error rates of combinational circuits // Proc. -Design, Autom | false | true | false | |
18,787 | 2026-02-24T15:03:13.745000Z | 2026-02-24T15:03:13.745000Z | Lec. | Rao R.R. et al | false | false | false | |
18,786 | 2026-02-24T15:03:10.768000Z | 2026-02-24T15:03:10.768000Z | Lec. | P. 340–343. 4 | false | true | false | |
18,785 | 2026-02-24T15:03:07.745000Z | 2026-02-24T15:03:07.745000Z | Lec. | ICCICCT 2014 | false | false | false | |
18,784 | 2026-02-24T15:03:04.635000Z | 2026-02-24T15:03:04.635000Z | Lec. | Instrumentation, Commun | false | false | false | |
18,783 | 2026-02-24T15:03:02.316000Z | 2026-02-24T15:03:02.316000Z | Lec. | Study on the impact of CDFG on the design aspects of combinational logic circuits // 2014 Int | false | false | false | |
18,782 | 2026-02-24T15:02:59.264000Z | 2026-02-24T15:02:59.264000Z | Lec. | Balamurugan V., Nandhitha N.M | true | false | false | |
18,781 | 2026-02-24T15:02:56.509000Z | 2026-02-24T15:02:56.509000Z | Lec. | P. 82–87. 3 | false | false | false | |
18,780 | 2026-02-24T15:02:54.017000Z | 2026-02-24T15:02:54.017000Z | Lec. | Design and Implemetation of Combinational Logic Circuits using Open Source Tool // 2022 Int | false | false | false | |
18,779 | 2026-02-24T15:02:51.142000Z | 2026-02-24T15:02:51.142000Z | Lec. | Divya N. et al | false | false | false | |
18,778 | 2026-02-24T15:02:48.209000Z | 2026-02-24T15:02:48.209000Z | Lec. | Semiconductor Industry Outlook-2023 // McKinsey. 2023 | false | false | false | |
18,777 | 2026-02-24T15:02:45.319000Z | 2026-02-24T15:02:45.319000Z | Lec. | Планируется увеличить мощности оборудования для качественного и глубокого обучения нейронной сети | false | true | false | |
18,776 | 2026-02-24T15:02:42.497000Z | 2026-02-24T15:02:42.497000Z | Lec. | Приоритетное направление дальнейшей работы является увеличение количества различных графов с разными количественными задержками и площадями | false | true | false | |
18,775 | 2026-02-24T15:02:39.995000Z | 2026-02-24T15:02:39.995000Z | Lec. | В процессе обучения и валидации выявлен ряд точек нестабильности — разброс предсказаний на отдельных типах графов и чувствительность к выбору скорости обучения и параметрам Dropout — анализ которых в дальнейшем поможет скорректировать стратегию регуляризации и подбор гиперпараметров | false | true | false | |
18,774 | 2026-02-24T15:02:37.109000Z | 2026-02-24T15:02:37.109000Z | Lec. | Таким образом, в результате проделанной работы была создана нейронная сеть для определения задержки и площади схемы, которая продемонстрировала заметное повышение точности и обобщающей способности по сравнению с классическим GCN-подходом за счет сочетания многослойных блоков GraphSAGE с BatchNorm, остаточных связей и тщательно сконструированной регрессионной головы | false | true | false | |
18,773 | 2026-02-24T15:02:34.027000Z | 2026-02-24T15:02:34.027000Z | Lec. | Избегать переобучения сети и сделать большее количество эпох | false | true | false | |
18,772 | 2026-02-24T15:02:31.604000Z | 2026-02-24T15:02:31.604000Z | Lec. | Нужно продолжать подбор подходящих параметров обучения | false | true | false | |
18,771 | 2026-02-24T15:02:27.951000Z | 2026-02-24T15:02:27.951000Z | Lec. | R2 > 0.1 означает, что модель предсказывает задержку лучше, чем средняя по выборке | false | true | false | |
18,770 | 2026-02-24T15:02:25.187000Z | 2026-02-24T15:02:25.188000Z | Lec. | Итоговая таблица 3 с результатами предсказаний показывает обучаемость модели в текущей архитектуре нейронной сети | false | true | false | |
18,769 | 2026-02-24T15:02:22.397000Z | 2026-02-24T15:02:22.397000Z | Lec. | Результаты. 1038.19. 837.72. 0.25. 24% | false | false | false | |
18,768 | 2026-02-24T15:02:19.679000Z | 2026-02-24T15:02:19.679000Z | Lec. | Характеристики модели AreaGNN | false | false | false | |
18,767 | 2026-02-24T15:02:16.964000Z | 2026-02-24T15:02:16.964000Z | Lec. | Характеристики данной модели указаны в таблицы ниже | false | true | false | |
18,766 | 2026-02-24T15:02:13.827000Z | 2026-02-24T15:02:13.827000Z | Lec. | Лучшей моделью по определению площади является AreaGNN | false | false | false | |
18,765 | 2026-02-24T15:02:11.533000Z | 2026-02-24T15:02:11.533000Z | Lec. | Эффективность применения данных подходов подтверждается сравнением их с предсказаниями, основанными на традиционных методиках, при этом модели машинного обучения демонстрируют более высокую точность и надежность предсказаний | false | true | false | |
18,764 | 2026-02-24T15:02:08.722000Z | 2026-02-24T15:02:08.722000Z | Lec. | Использование обученных моделей позволило обнаружить сложные зависимости в данных, которые упускают классические аналитические методы | false | true | false | |
18,763 | 2026-02-24T15:02:05.937000Z | 2026-02-24T15:02:05.937000Z | Lec. | Итоговая таблица 2 с результатами предсказаний демонстрирует значительный потенциал машинного обучения в точном прогнозировании надежности комбинационных схем | false | true | false | |
18,762 | 2026-02-24T15:02:02.936000Z | 2026-02-24T15:02:02.936000Z | Lec. | Результаты. 215.39. 136.06. 0.72. 69% | false | false | false | |
18,761 | 2026-02-24T15:02:00.179000Z | 2026-02-24T15:02:00.179000Z | Lec. | Характеристики модели FinalGNN | false | false | false | |
18,760 | 2026-02-24T15:01:57.767000Z | 2026-02-24T15:01:57.767000Z | Lec. | Таким образом, в результате проведенного исследования моделей машинного обучения и нейронных сетей, лучшей моделью по определению задержки у комбинационной схемы является FinalGNN, характеристики которой приведены в таблице ниже | false | true | false | |
18,759 | 2026-02-24T15:01:56.163000Z | 2026-02-24T15:01:56.163000Z | Lec. | Легкая асимметрия вправо указывает на наличие редких, но более «объемных» схем, что подчеркивает необходимость логарифмического преобразования и стандартизации целевой переменной для сглаживания мультипликативного разброса и более равномерной обучающей выборки | false | true | false | |
18,758 | 2026-02-24T15:01:54.285000Z | 2026-02-24T15:01:54.285000Z | Lec. | Гистограмма показывает, что площадь комбинационных схем сконцентрирована вокруг центрального диапазона 400 000–410 000 единиц с плавным убыванием частоты в сторону крайних значений | false | true | false | |
18,757 | 2026-02-24T14:51:09.943000Z | 2026-02-24T14:51:09.943000Z | Lec. | Отсутствие выраженных систематических отклонений и равномерное распределение точек вдоль диагонали свидетельствуют о сбалансированной обученной модели и ее способности учитывать основные структурные факторы при предсказании | false | true | false | |
18,756 | 2026-02-24T14:51:07.285000Z | 2026-02-24T14:51:07.285000Z | Lec. | Небольшое смещение точек вниз указывает на тенденцию к недооценке площади в более крупных графах, тогда как в районе средней величины разброс минимален | false | true | false | |
18,755 | 2026-02-24T14:51:04.409000Z | 2026-02-24T14:51:04.409000Z | Lec. | Диаграмма рассеяния демонстрирует плотность точек вокруг идеальной линии y = x, отражающей абсолютное совпадение прогноза и реального значения площади схемы | false | true | false | |
18,754 | 2026-02-24T14:51:01.741000Z | 2026-02-24T14:51:01.741000Z | Lec. | Оценка разницы между верной и предсказанной площадью | false | true | false | |
18,753 | 2026-02-24T14:50:59.433000Z | 2026-02-24T14:50:59.433000Z | Lec. | Оценка и визуализация результатов обучения AreaGNN | false | false | false | |
18,752 | 2026-02-24T14:50:56.580000Z | 2026-02-24T14:50:56.580000Z | Lec. | Она показала способность предсказывать задержку выше чем средняя величина по выборке | false | true | false | |
18,751 | 2026-02-24T14:50:53.754000Z | 2026-02-24T14:50:53.754000Z | Lec. | Модель хорошо определяет задержки | false | true | false | |
18,750 | 2026-02-24T14:50:50.972000Z | 2026-02-24T14:50:50.972000Z | Lec. | Для оптимизации использовался AdamW с небольшим весовым распадом, в качестве функции потерь — HuberLoss, а для управления скоростью обучения и ранней остановки применялся ReduceLROnPlateau и механизм early stopping, что в совокупности позволило существенно снизить относительную ошибку и повысить устойчивость предсказаний на валидационном наборе | false | true | false | |
18,749 | 2026-02-24T14:50:47.661000Z | 2026-02-24T14:50:47.661000Z | Lec. | Архитектура модели состоит из трех слоев SAGEConv с BatchNorm и Dropout, за которыми следует конкатенация глобального mean- и max-пулинга с вектором глобальных фичей и два полносвязных слоя с ReLU и Dropout, завершающихся единичным нейроном регрессии | false | true | false | |
18,748 | 2026-02-24T14:50:44.604000Z | 2026-02-24T14:50:44.604000Z | Lec. | Целевая переменная area подвергалась логарифмированию (log1p) и стандартизации по среднему и стандартному отклонению для сглаживания мультипликативного разброса | false | true | false | |
18,747 | 2026-02-24T14:50:41.966000Z | 2026-02-24T14:50:41.966000Z | Lec. | Для каждой вершины формировался вектор признаков, включающий one-hot код типа узла и нормализованную степень связи, а для всего графа — отдельный вектор глобальных фичей: inputs, outputs, lev, nd, edge, напрямую влияющих на площадь схемы и потому используемых в обучении | false | true | false | |
18,746 | 2026-02-24T14:50:38.746000Z | 2026-02-24T14:50:38.746000Z | Lec. | На этапе подготовки данных из каждого подкаталога загружались графы в формате pickle и соответствующие JSON-файлы с параметрами, среди которых area (площадь), inputs (общее число входов), outputs (общее число выходов), lev (число уровней), nd (число узлов) и edge (число ребер) | false | true | false | |
18,745 | 2026-02-24T14:50:36.056000Z | 2026-02-24T14:50:36.056000Z | Lec. | В предлагаемой модели для предсказания площади комбинационных схем применен подход на основе GraphSAGE, объединяющий локальные представления узлов и глобальные статистики графа | false | true | false | |
18,744 | 2026-02-24T14:50:33.240000Z | 2026-02-24T14:50:33.240000Z | Lec. | Архитектура модели AreaGNN | false | false | false | |
18,743 | 2026-02-24T14:50:30.712000Z | 2026-02-24T14:50:30.712000Z | Lec. | Но имеет хороший потенциал обучения за счет корректного подбора параметров и увеличения количества эпох в обучении | false | true | false | |
18,742 | 2026-02-24T14:50:28.163000Z | 2026-02-24T14:50:28.164000Z | Lec. | На рисунке 16 представлена другая модель, которая, несмотря на улучшенную способность к предсказанию параметров комбинационной схемы по сравнению с предшественницей, все еще обладает высоким значением среднеквадратичной ошибки (MSE), почти около 800 | false | true | false | |
18,741 | 2026-02-24T14:50:25.637000Z | 2026-02-24T14:50:25.637000Z | Lec. | Такое состояние модели не позволяет эффективно адаптироваться к новым данным и обеспечивать адекватное предсказание | false | true | false | |
18,740 | 2026-02-24T14:50:23.119000Z | 2026-02-24T14:50:23.119000Z | Lec. | В другом случае модель выдает среднее значение по выборке | false | true | false | |
18,739 | 2026-02-24T14:50:20.715000Z | 2026-02-24T14:50:20.715000Z | Lec. | Данное явление характеризуется тем, что модель становится «зацикленно» на обучающем наборе данных и теряет способность к обобщению, что проявляется в выдаче однообразных результатов на разных входных данных | false | true | false | |
18,738 | 2026-02-24T14:50:18.174000Z | 2026-02-24T14:50:18.174000Z | Lec. | На рисунке 15 демонстрируется результат некорректного подбора гиперпараметров и архитектуры модели в процессе обучения, в результате чего произошло переобучение | false | true | false | |
18,737 | 2026-02-24T14:50:15.829000Z | 2026-02-24T14:50:15.829000Z | Lec. | Результаты обучения модели AreaSGNN | false | true | false | |
18,736 | 2026-02-24T14:50:12.135000Z | 2026-02-24T14:50:12.135000Z | Lec. | Данные загружаются батчами с параллельной предобработкой (num_workers=12), что ускоряет обучение на глубоких и широких графах (~8-9 МБ на файл) | false | true | false | |
18,735 | 2026-02-24T14:50:09.595000Z | 2026-02-24T14:50:09.595000Z | Lec. | Обучение проводится с MSE-лоссом, валидация — по метрике R² в логарифмическом пространстве | false | true | false | |
18,734 | 2026-02-24T14:50:07.073000Z | 2026-02-24T14:50:07.073000Z | Lec. | Признаки агрегируются через глобальные mean и max-пулинг, объединяются в вектор размерности 256 и проходят через два полносвязных слоя с понижением размерности до 1 | false | true | false | |
18,733 | 2026-02-24T14:50:04.468000Z | 2026-02-24T14:50:04.468000Z | Lec. | Для улучшения градиентного потока добавлена residual-связь между вторым и третьим слоями | false | true | false | |
18,732 | 2026-02-24T14:50:01.879000Z | 2026-02-24T14:50:01.879000Z | Lec. | Архитектура включает три последовательных графовых слоя SAGEConv с batch-нормализацией, ReLU и dropout для регуляризации | false | true | false | |
18,731 | 2026-02-24T14:49:59.052000Z | 2026-02-24T14:49:59.052000Z | Lec. | Каждый узел графа кодируется one-hot вектором типа элемента и нормализованной степенью соединения | false | true | false | |
18,730 | 2026-02-24T14:49:56.534000Z | 2026-02-24T14:49:56.534000Z | Lec. | Модель AreaSGNN предсказывает площадь комбинационной схемы, представленной в виде графов | false | true | false | |
18,729 | 2026-02-24T14:49:54.050000Z | 2026-02-24T14:49:54.050000Z | Lec. | Архитектура модели AreaSGNN | false | false | false | |
18,728 | 2026-02-24T14:49:51.651000Z | 2026-02-24T14:49:51.651000Z | Lec. | Архитектура модели AreaSGCN | false | false | false | |
18,727 | 2026-02-24T14:49:49.029000Z | 2026-02-24T14:49:49.029000Z | Lec. | Текущий график визуально показывает, что модель не переобучилась, что остатки примерно нормально распределены, и нет явных «хвостов» или систематических сдвигов | false | true | false | |
18,726 | 2026-02-24T14:49:46.327000Z | 2026-02-24T14:49:46.327000Z | Lec. | Target Distribution — гистограмма самих значений задержек | false | true | false | |
18,725 | 2026-02-24T14:49:43.056000Z | 2026-02-24T14:49:43.056000Z | Lec. | Target Distribution | false | true | false | |
18,724 | 2026-02-24T14:49:40.396000Z | 2026-02-24T14:49:40.396000Z | Lec. | Легкое рассеяние вокруг этой линии указывает на небольшие локальные отклонения, тогда как отсутствие заметных систематических смещений говорит о хорошей калибровке и сбалансированной работе регрессионной головы сети | false | true | false | |
18,723 | 2026-02-24T14:49:37.770000Z | 2026-02-24T14:49:37.770000Z | Lec. | Точки, расположенные вдоль наклоненной пунктирной линии, свидетельствуют об идеальном совпадении прогноза и реального результата | false | true | false | |
18,722 | 2026-02-24T14:49:35.252000Z | 2026-02-24T14:49:35.252000Z | Lec. | Диаграмма разброса показывает, насколько близки предсказания модели к фактическим значениям задержки в комбинационных схемах | false | true | false | |
18,721 | 2026-02-24T14:49:32.438000Z | 2026-02-24T14:49:32.438000Z | Lec. | Оценка разницы между верной и предсказанной задержкой | false | true | false | |
18,720 | 2026-02-24T14:49:30.132000Z | 2026-02-24T14:49:30.132000Z | Lec. | Резкий скачок в одной из эпох свидетельствует об одном из редких «неудачных» обновлений, но общее нисходящее движение валидационной потери подтверждает стабильное улучшение обобщающей способности сети | false | true | false | |
18,719 | 2026-02-24T14:49:27.262000Z | 2026-02-24T14:49:27.262000Z | Lec. | Постепенное снижение тренировочной кривой указывает на эффективное усвоение модели структуры данных, а зубчатая валидационная кривая отражает чувствительность к отдельным батчам и следит за переобучением | false | true | false | |
18,718 | 2026-02-24T14:49:24.308000Z | 2026-02-24T14:49:24.308000Z | Lec. | График демонстрирует эволюцию средних значений функции потерь на обучающей и валидационной выборках в процессе тренировок | false | true | false | |
18,717 | 2026-02-24T14:49:21.601000Z | 2026-02-24T14:49:21.601000Z | Lec. | Оценка тренировочной и валидационной ошибки во время обучения | false | true | false | |
18,716 | 2026-02-24T14:49:19.054000Z | 2026-02-24T14:49:19.054000Z | Lec. | Оценка и визуализация результатов обучения FinalGNN | false | true | false | |
18,715 | 2026-02-24T14:49:16.177000Z | 2026-02-24T14:49:16.177000Z | Lec. | Такой подход гарантирует сохранение лучшей зафиксированной конфигурации сети для последующего восстановления | false | true | false | |
18,714 | 2026-02-24T14:49:13.680000Z | 2026-02-24T14:49:13.680000Z | Lec. | Если новая средняя ошибка оказывается ниже, текущие веса модели сохраняются в файл final_gnn_model.pth | false | true | false | |
18,713 | 2026-02-24T14:49:11.143000Z | 2026-02-24T14:49:11.143000Z | Lec. | После завершения прохода проверяется, упала ли полученная валидационная потеря ниже предыдущего минимума | false | true | false | |
18,712 | 2026-02-24T14:49:08.711000Z | 2026-02-24T14:49:08.711000Z | Lec. | Значения потерь собраны по всем батчам и усреднены, что позволяет получить единую метрику val_loss для оценки текущего состояния модели | false | true | false | |
18,711 | 2026-02-24T14:49:06.189000Z | 2026-02-24T14:49:06.189000Z | Lec. | На каждом батче из валидационного загрузчика производится прямой проход, и с помощью той же функции потерь SmoothL1Loss вычисляется расхождение между прогнозом и нормализованной целью | false | true | false | |
18,710 | 2026-02-24T14:49:03.601000Z | 2026-02-24T14:49:03.601000Z | Lec. | Все вычисления выполняются в контексте без градиентного отслеживания torch.no_grad(), что уменьшает расход памяти и ускоряет проход по валидационному набору | false | true | false | |
18,709 | 2026-02-24T14:49:00.897000Z | 2026-02-24T14:49:00.897000Z | Lec. | Перед началом валидации сеть переводится в режим eval(), что отключает стохастические механизмы регуляризации Dropout и фиксирует поведение слоев нормализации по батчам | false | true | false | |
18,708 | 2026-02-24T14:48:58.401000Z | 2026-02-24T14:48:58.401000Z | Lec. | Валидационный проход | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.