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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
18,707 | 2026-02-24T14:48:55.710000Z | 2026-02-24T14:48:55.710000Z | Lec. | Динамика этой метрики служит индикатором сходимости: плавное снижение среднего лосса указывает на успешное обучение, тогда как его стагнация или рост может сигнализировать о необходимости корректировки гиперпараметров | false | true | false | |
18,706 | 2026-02-24T14:48:52.848000Z | 2026-02-24T14:48:52.848000Z | Lec. | Значения потерь из каждого батча аккумулируются в локальной переменной, что позволяет по окончании прохода вычислить среднюю тренировочную ошибку за эпоху | false | true | false | |
18,705 | 2026-02-24T14:48:50.273000Z | 2026-02-24T14:48:50.273000Z | Lec. | Завершает итерацию вызов optimizer.zero_grad(), который обнуляет накопленные градиенты, подготавливая модель к следующему батчу | false | true | false | |
18,704 | 2026-02-24T14:48:47.838000Z | 2026-02-24T14:48:47.838000Z | Lec. | Для оптимизации используются методы optimizer.step() и scheduler.step(), обеспечивающие обновление весов AdamW и корректировку темпа обучения по тригонометрическому расписанию CosineAnnealingLR | false | false | false | |
18,703 | 2026-02-24T14:48:44.555000Z | 2026-02-24T14:48:44.555000Z | Lec. | Затем вызван loss.backward(), что инициирует обратное распространение градиентов по всем параметрам модели | false | true | false | |
18,702 | 2026-02-24T14:48:42.072000Z | 2026-02-24T14:48:42.072000Z | Lec. | Вычисленная разница между прогнозом и нормализованной целью обрабатывается функцией потерь (Smooth L1 Loss) | false | true | false | |
18,701 | 2026-02-24T14:48:39.416000Z | 2026-02-24T14:48:39.416000Z | Lec. | Далее выполняется прямой проход через GNN: на основе входных признаков узлов и индексов ребер сеть формирует предсказание нормализованной задержки | false | true | false | |
18,700 | 2026-02-24T14:48:36.767000Z | 2026-02-24T14:48:36.767000Z | Lec. | Нормализация выравнивает масштаб целевой переменной, что способствует более стабильной работе оптимизатора | false | true | false | |
18,699 | 2026-02-24T14:48:33.939000Z | 2026-02-24T14:48:33.939000Z | Lec. | При получении очередного батча данных из загрузчика сначала извлекаются истинные значения задержки и происходит нормализация по заранее сохраненным параметрам μ и σ | false | true | false | |
18,698 | 2026-02-24T14:48:31.215000Z | 2026-02-24T14:48:31.215000Z | Lec. | Режим активирует все внутренние механизмы обучения, в частности слои Dropout и BatchNorm начинают корректно функционировать, обеспечивая стохастическую регуляризацию и согласованную статистику по батчу | false | true | false | |
18,697 | 2026-02-24T14:48:28.334000Z | 2026-02-24T14:48:28.334000Z | Lec. | Перед началом каждого тренировочного прохода экземпляр сети переводится в тренировочный режим с помощью метода model.train() | false | true | false | |
18,696 | 2026-02-24T14:48:25.696000Z | 2026-02-24T14:48:25.696000Z | Lec. | Тренировочный проход | false | true | false | |
18,695 | 2026-02-24T14:48:23.229000Z | 2026-02-24T14:48:23.229000Z | Lec. | Каждая эпоха включала два этапа: | false | true | false | |
18,694 | 2026-02-24T14:48:20.785000Z | 2026-02-24T14:48:20.785000Z | Lec. | Обучение модели велось в течение до 40 эпох с ранней остановкой: при отсутствии улучшения валидационной потери на протяжении 10 последовательных эпох цикл прерывался | false | true | false | |
18,693 | 2026-02-24T14:48:18.286000Z | 2026-02-24T14:48:18.286000Z | Lec. | Он помог снизить ошибку обучения и сделать снижение валидационной ошибки плавным | false | true | false | |
18,692 | 2026-02-24T14:48:15.448000Z | 2026-02-24T14:48:15.448000Z | Lec. | Функция потерь SmoothL1Loss он же (Huber Loss), сочетающий в себе устойчивость к редким выбросам, присущую MAE, и дифференцируемость, аналогичную MSE | false | true | false | |
18,691 | 2026-02-24T14:48:12.910000Z | 2026-02-24T14:48:12.910000Z | Lec. | Скорость обучения изменялась по косинусному закону с помощью CosineAnnealingLR [27] и параметром T_max=35, что обеспечило плавное снижение шага оптимизации в процессе тренировки | false | true | false | |
18,690 | 2026-02-24T14:48:09.734000Z | 2026-02-24T14:48:09.734000Z | Lec. | Для оптимизации параметров модели был выбран алгоритм AdamW(адаптивный момент с decoupled weight decay) [26] со скоростью обучения 1× и коэффициентом регуляризации 1× | false | true | false | |
18,689 | 2026-02-24T14:48:06.882000Z | 2026-02-24T14:48:06.882000Z | Lec. | Процесс обучения | false | true | false | |
18,688 | 2026-02-24T14:48:04.425000Z | 2026-02-24T14:48:04.425000Z | Lec. | Linear(256,1) Последний линейный слой выдает единичное число — нормализованную задержку | false | false | false | |
18,687 | 2026-02-24T14:48:02.033000Z | 2026-02-24T14:48:02.033000Z | Lec. | Linear(512, 256) → ReLU → Dropout Еще раз ужимает и вводит нелинейность с небольшим эффектом регуляризации | false | true | false | |
18,686 | 2026-02-24T14:47:58.790000Z | 2026-02-24T14:47:58.790000Z | Lec. | BatchNorm(512) → ReLU → Dropout: пакетная нормализация выравнивает средние и дисперсии активаций, ReLU вводит нелинейность, а Dropout выполняет регуляризацию, случайно обнуляя часть признаков | false | true | false | |
18,685 | 2026-02-24T14:47:55.835000Z | 2026-02-24T14:47:55.835000Z | Lec. | Блок Linear(1024, 512) [25] Снижает размерность вдвое, чтобы убрать избыточность и подготовить к нормализации батча | false | true | false | |
18,684 | 2026-02-24T14:47:53.142000Z | 2026-02-24T14:47:53.142000Z | Lec. | Модель регрессионной головы | false | true | false | |
18,683 | 2026-02-24T14:47:50.793000Z | 2026-02-24T14:47:50.793000Z | Lec. | Регрессионная голова | false | true | false | |
18,682 | 2026-02-24T14:47:48.186000Z | 2026-02-24T14:47:48.186000Z | Lec. | Затем проведено склеивание для получения вектора 2H | false | true | false | |
18,681 | 2026-02-24T14:47:45.861000Z | 2026-02-24T14:47:45.861000Z | Lec. | Для получения представления всего графа, вычислялись усреднение по всем узлам и поэлементный максимум по всем узлам: global_mean_pool [24] усредняем признаки по всем узлам. global_max_pool [24] берет максимум по каждому признаку | false | true | false | |
18,680 | 2026-02-24T14:47:42.475000Z | 2026-02-24T14:47:42.475000Z | Lec. | После трех блоков GraphSAGE использовались по-узловые векторы размерности H | false | true | false | |
18,679 | 2026-02-24T14:47:39.836000Z | 2026-02-24T14:47:39.836000Z | Lec. | Глобальная агрегация | false | true | false | |
18,678 | 2026-02-24T14:47:37.398000Z | 2026-02-24T14:47:37.398000Z | Lec. | Между первым и вторым, вторым и третьим — остаточные связи: берем выход блока и прибавляем к нему выход следующего SAGEConv, чтобы сделать стабилизацию градиентов | false | true | false | |
18,677 | 2026-02-24T14:47:34.666000Z | 2026-02-24T14:47:34.666000Z | Lec. | Dropout необходим при глубине графов свыше 3 слоев и 10 элементов | false | true | false | |
18,676 | 2026-02-24T14:47:32.067000Z | 2026-02-24T14:47:32.067000Z | Lec. | Dropout [23] случайно «обнуляет» часть признаков, чтобы не было переобучения, которое может быть вызвано сомнительными вероятностями равными менее 1% | false | true | false | |
18,675 | 2026-02-24T14:47:29.411000Z | 2026-02-24T14:47:29.411000Z | Lec. | ReLU [19] добавляет нелинейность, «обрезая» отрицательные значения | false | true | false | |
18,674 | 2026-02-24T14:47:26.531000Z | 2026-02-24T14:47:26.531000Z | Lec. | BatchNorm [22] делает нормализацию активации каждого из 512 признаков по батчу, выравнивая их среднее и дисперсию | false | true | false | |
18,673 | 2026-02-24T14:47:23.684000Z | 2026-02-24T14:47:23.684000Z | Lec. | Каждый блок SAGEConv [21] производит агрегацию соседей и преобразует входные вектора из размерности in в размерность out = 512 | false | true | false | |
18,672 | 2026-02-24T14:47:20.829000Z | 2026-02-24T14:47:20.829000Z | Lec. | GraphSAGE-блоки (x3) | false | false | false | |
18,671 | 2026-02-24T14:47:18.013000Z | 2026-02-24T14:47:18.013000Z | Lec. | Структура модели | false | true | false | |
18,670 | 2026-02-24T14:47:14.399000Z | 2026-02-24T14:47:14.399000Z | Lec. | Архитектура модели FinalGNN | false | false | false | |
18,669 | 2026-02-24T14:47:11.642000Z | 2026-02-24T14:47:11.642000Z | Lec. | В результате получены готовые загрузчики для обучения и тестирования, словарь кодирования типов узлов и параметры нормализации таргета | false | true | false | |
18,668 | 2026-02-24T14:47:09.097000Z | 2026-02-24T14:47:09.097000Z | Lec. | Загрузчики настраиваются через параметры размера батча, числа параллельных процессов и отключенной фиксации памяти, что обеспечивает эффективную подгрузку тяжелых объектов графов | false | true | false | |
18,667 | 2026-02-24T14:47:06.229000Z | 2026-02-24T14:47:06.229000Z | Lec. | Для обучения и проверки формируются загрузчики пакетов, объединяющие батчи графов с помощью пользовательской функции custom_collate, которая отбрасывает некорректно прочитанные образцы | false | true | false | |
18,666 | 2026-02-24T14:47:01.568000Z | 2026-02-24T14:47:01.568000Z | Lec. | Оба параметра сохраняются в файл metadata.json и далее используются для стандартизации таргета как при обучении, так и при последующем прогнозировании, что позволяет ускорить сходимость и стабилизировать градиенты | false | true | false | |
18,665 | 2026-02-24T14:46:58.989000Z | 2026-02-24T14:46:58.989000Z | Lec. | Из обучающей выборки извлекаются все значения задержки, по ним вычисляются среднее μ и стандартное отклонение σ | false | true | false | |
18,664 | 2026-02-24T14:46:55.681000Z | 2026-02-24T14:46:55.681000Z | Lec. | Фиксированный random_state обеспечивает воспроизводимость разделения при повторных запусках эксперимента | false | true | false | |
18,663 | 2026-02-24T14:46:53.049000Z | 2026-02-24T14:46:53.049000Z | Lec. | Индексы оставшихся графов случайным образом разделяются в соотношении 80 % к 20 % для обучения и валидации соответственно | false | true | false | |
18,662 | 2026-02-24T14:46:50.537000Z | 2026-02-24T14:46:50.537000Z | Lec. | Полученный словарь type_to_idx позже используется для кодирования категориальных признаков узлов в формат one-hot | false | true | false | |
18,661 | 2026-02-24T14:46:47.622000Z | 2026-02-24T14:46:47.622000Z | Lec. | После завершения обхода множество типов упорядочивается в лексикографическом порядке, и каждому типу присваивается целочисленный индекс | false | true | false | |
18,660 | 2026-02-24T14:46:45.291000Z | 2026-02-24T14:46:45.291000Z | Lec. | В ходе фильтрации производится одновременный сбор всех уникальных типов узлов из атрибутов графов | false | true | false | |
18,659 | 2026-02-24T14:46:42.767000Z | 2026-02-24T14:46:42.767000Z | Lec. | Графы с нулевым значением задержки автоматически исключаются из дальнейшей обработки, поскольку они не вносят информации для обучения регрессора | false | true | false | |
18,658 | 2026-02-24T14:46:40.128000Z | 2026-02-24T14:46:40.129000Z | Lec. | Для каждого загруженного графа извлекается значение задержки из метаданных графа или из дополнительного JSON-файла, если свойство «delay» отсутствует в графе напрямую | false | true | false | |
18,657 | 2026-02-24T14:46:37.617000Z | 2026-02-24T14:46:37.617000Z | Lec. | Если структура папки или файл с графом отсутствует, такая папка пропускается, чтобы гарантировать целостность загружаемых данных | false | true | false | |
18,656 | 2026-02-24T14:46:35.082000Z | 2026-02-24T14:46:35.082000Z | Lec. | Каждая подпапка соответствует одному сохраненному графу в формате Pickle | true | true | false | |
18,655 | 2026-02-24T14:46:32.674000Z | 2026-02-24T14:46:32.674000Z | Lec. | Алгоритм начинает с обхода заранее заданных директорий, в каждой из которых последовательно обрабатываются подпапки до заданного лимита | false | true | false | |
18,654 | 2026-02-24T14:46:30.029000Z | 2026-02-24T14:46:30.029000Z | Lec. | Для составления корректного набора графов, надо выделить графы, у которых имеется задержка и не повреждена структура данных | false | true | false | |
18,653 | 2026-02-24T14:46:27.595000Z | 2026-02-24T14:46:27.595000Z | Lec. | Подготовка данных и фильтрация | false | true | false | |
18,652 | 2026-02-24T14:46:24.740000Z | 2026-02-24T14:46:24.740000Z | Lec. | При этом PyTorch Geometric [19] автоматически конкатенирует узлы и ребра, а также корректно формирует индексы батчей | false | true | false | |
18,651 | 2026-02-24T14:46:22.203000Z | 2026-02-24T14:46:22.203000Z | Lec. | Поэтому была реализована собственная функция collate_fn, которая отбраковывает «пустые» и поврежденные примеры (как графы, так и JSON-файлы) и затем объединяет список объектов Data в батч через Batch.from_data_list | false | true | false | |
18,650 | 2026-02-24T14:46:19.714000Z | 2026-02-24T14:46:19.714000Z | Lec. | Поскольку графы в датасете различаются по размеру, стандартный DataLoader оказался неприменимым | false | true | false | |
18,649 | 2026-02-24T14:46:16.836000Z | 2026-02-24T14:46:16.836000Z | Lec. | Функция батчинга custom_collate | false | true | false | |
18,648 | 2026-02-24T14:46:14.474000Z | 2026-02-24T14:46:14.474000Z | Lec. | Полученный Dataset[i] — готовый граф с признаками и ответом, без забот о том, где он лежит на диске | false | true | false | |
18,647 | 2026-02-24T14:46:10.982000Z | 2026-02-24T14:46:10.982000Z | Lec. | При отсутствии обоих источников задержка принимала значение 0.0 | false | true | false | |
18,646 | 2026-02-24T14:46:08.227000Z | 2026-02-24T14:46:08.227000Z | Lec. | Если он отсутствовал, то открывался связанный json-файл с параметрами схемы и из него извлекалось поле задержки | false | true | false | |
18,645 | 2026-02-24T14:46:05.729000Z | 2026-02-24T14:46:05.729000Z | Lec. | Для получения целевого значения (y) сначала проверялся атрибут задержки графа | false | true | false | |
18,644 | 2026-02-24T14:46:01.861000Z | 2026-02-24T14:46:01.861000Z | Lec. | Граф был преобразован функцией graph_from_nx в тензоры edge_index (список ребер) и x (матрица признаков узлов) | false | true | false | |
18,643 | 2026-02-24T14:45:59.109000Z | 2026-02-24T14:45:59.109000Z | Lec. | Метод __getitem__ по переданному индексу извлекал соответствующий файл, определял путь к файлу графа и загружал из него граф G с помощью модуля pickle | false | false | false | |
18,642 | 2026-02-24T14:45:55.600000Z | 2026-02-24T14:45:55.600000Z | Lec. | Метод __len__ возвращал общее число элементов в датасете, равное количеству ключей в mapping | false | true | false | |
18,641 | 2026-02-24T14:45:52.591000Z | 2026-02-24T14:45:52.591000Z | Lec. | Также сохранялся словарь type_to_idx для кодирования типов узлов | false | true | false | |
18,640 | 2026-02-24T14:45:50.104000Z | 2026-02-24T14:45:50.104000Z | Lec. | Конструктор принял на вход словарь mapping, где ключом выступал идентификатор файла (file_id) с полным путем, а значением путь к «главной» папке данных | false | true | false | |
18,639 | 2026-02-24T14:45:47.441000Z | 2026-02-24T14:45:47.441000Z | Lec. | Детали класса: | false | true | false | |
18,638 | 2026-02-24T14:45:41.258000Z | 2026-02-24T14:45:41.258000Z | Lec. | Класс GraphPickleDataset был разработан для удобного перебора всех сохраненных на диске графов и предоставления их в виде объектов PyTorch Geometric | false | true | false | |
18,637 | 2026-02-24T14:45:38.431000Z | 2026-02-24T14:45:38.431000Z | Lec. | Класс датасета GraphPickleDataset | false | false | false | |
18,636 | 2026-02-24T14:45:35.585000Z | 2026-02-24T14:45:35.586000Z | Lec. | Вместе с edge_index такая пара тензоров готова к непосредственной передаче в слой графовой нейронной сети PyTorch Geometric, обеспечивая модель всеми необходимыми признаками для регрессионного предсказания задержки | false | true | false | |
18,635 | 2026-02-24T14:45:32.601000Z | 2026-02-24T14:45:32.601000Z | Lec. | Каждый ряд матрицы полностью описывает узел: его категориальную принадлежность и относительную позицию в топологии графа | false | true | false | |
18,634 | 2026-02-24T14:45:29.853000Z | 2026-02-24T14:45:29.853000Z | Lec. | Закодированные one-hot векторы типов и нормализованные степени конкатенируются по последнему измерению, образуя матрицу x размерности (число_узлов, число_типов + 1) | false | true | false | |
18,633 | 2026-02-24T14:45:27.080000Z | 2026-02-24T14:45:27.080000Z | Lec. | В результате каждая степень оказывается приведена к нулевому среднему и единичному разбросу, что помогает избежать доминирования признаков с широким диапазоном значений и ускоряет сходимость обучения | false | true | false | |
18,632 | 2026-02-24T14:45:24.203000Z | 2026-02-24T14:45:24.203000Z | Lec. | Вычисленные значения степеней объединяются в массив, из которого затем вычитается среднее по всем узлам и делится на стандартное отклонение | false | true | false | |
18,631 | 2026-02-24T14:45:21.591000Z | 2026-02-24T14:45:21.591000Z | Lec. | Дополнительно к категориальной кодировке учитывается структурная характеристика — степень узла, то есть число его соседей | false | true | false | |
18,630 | 2026-02-24T14:45:18.942000Z | 2026-02-24T14:45:18.942000Z | Lec. | Такой вектор обеспечивает безколлизионное кодирование категориальной информации и позволяет нейросети сразу различать разные роли и функции узлов в схеме | false | true | false | |
18,629 | 2026-02-24T14:45:16.446000Z | 2026-02-24T14:45:16.446000Z | Lec. | После этого каждому уникальному типу присваивается номер, и на его основе строится one-hot [20] представление фиксированной длины | false | true | false | |
18,628 | 2026-02-24T14:45:14.011000Z | 2026-02-24T14:45:14.011000Z | Lec. | Для дальнейшей работы со списочным форматом признаков типы собираются во множество и упорядочиваются | false | true | false | |
18,627 | 2026-02-24T14:45:11.407000Z | 2026-02-24T14:45:11.407000Z | Lec. | Каждому узлу в атрибутах графа присвоено текстовое значение type | false | true | false | |
18,626 | 2026-02-24T14:45:08.838000Z | 2026-02-24T14:45:08.838000Z | Lec. | По списку ребер исходного графа формируется двумерный тензор edge_index размерности (2, число_ребер), где первая строчка содержит индексы источников, а вторая — индексы приемников | false | true | false | |
18,625 | 2026-02-24T14:45:06.075000Z | 2026-02-24T14:45:06.075000Z | Lec. | Словарь позволяет работать с плоскими массивами вместо сложных ссылок, характерных для базовой структуры NetworkX | false | true | false | |
18,624 | 2026-02-24T14:45:03.344000Z | 2026-02-24T14:45:03.344000Z | Lec. | Составляется словарь соответствий, где каждый исходный узел сопоставляется своему числовому индексу | false | true | false | |
18,623 | 2026-02-24T14:45:01.010000Z | 2026-02-24T14:45:01.010000Z | Lec. | Для унификации работы с графом из NetworkX [19] все вершины перенумерованы в диапазоне от 0 до N−1 | false | true | false | |
18,622 | 2026-02-24T14:44:58.302000Z | 2026-02-24T14:44:58.302000Z | Lec. | Преобразование данных графа | false | true | false | |
18,621 | 2026-02-24T14:44:54.272000Z | 2026-02-24T14:44:54.272000Z | Lec. | Полная Архитектура нейронной сети | false | true | false | |
18,620 | 2026-02-24T14:44:51.468000Z | 2026-02-24T14:44:51.469000Z | Lec. | Модели машинного обучения и нейронных сетей | false | true | false | |
18,619 | 2026-02-24T14:44:48.743000Z | 2026-02-24T14:44:48.743000Z | Lec. | На основании текущих результатов можно сделать вывод о влиянии числа и типов элементов на площадь комбинационной схемы | false | true | false | |
18,618 | 2026-02-24T14:44:45.868000Z | 2026-02-24T14:44:45.868000Z | Lec. | Использование унифицированных стандартных ячеек ускоряет разработку и обеспечивает предсказуемость параметров модулей, а аналитические модели на основе эмпирических формул дают возможность получать быстрые предварительные оценки без полной физической реализации | false | true | false | |
18,617 | 2026-02-24T14:44:43.158000Z | 2026-02-24T14:44:43.158000Z | Lec. | Классический процесс «размещения и трассировки» остается краеугольным камнем физического проектирования ИС, поскольку конкретно он напрямую определяет занимаемую площадь и плотность соединений | false | true | false | |
18,616 | 2026-02-24T14:44:40.280000Z | 2026-02-24T14:44:40.280000Z | Lec. | Совокупность методов создает прочную основу для точной и масштабируемой оценки временных характеристик современных комбинационных схем | false | true | false | |
18,615 | 2026-02-24T14:44:37.435000Z | 2026-02-24T14:44:37.435000Z | Lec. | Применение Algebraic Decision Diagrams и рекурсивных алгоритмов на графовых представлениях схем позволяет отказаться от экспоненциального по сложности перебора комбинаций, сохраняя надежность вычисления максимальной задержки и упрощая поиск критического пути | false | true | false | |
18,614 | 2026-02-24T14:44:34.895000Z | 2026-02-24T14:44:34.895000Z | Lec. | SSTA восполняет текущие недостатки за счет учета стохастических колебаний технологических параметров и корреляций между элементами, что значительно повышает достоверность оценки критических путей | false | true | false | |
18,613 | 2026-02-24T14:44:32.373000Z | 2026-02-24T14:44:32.373000Z | Lec. | STA обеспечивает быструю и детерминированную оценку задержек без полного перебора входных векторов, но точность метода ограничена из-за игнорирования нелинейностей и вариаций | false | true | false | |
18,612 | 2026-02-24T14:44:29.498000Z | 2026-02-24T14:44:29.498000Z | Lec. | Рассмотренные подходы демонстрируют эволюцию от классического статического анализа к точным и адаптивным методам | false | true | false | |
18,611 | 2026-02-24T14:44:26.497000Z | 2026-02-24T14:44:26.497000Z | Lec. | Выводы по разделу | false | true | false | |
18,610 | 2026-02-24T14:44:23.786000Z | 2026-02-24T14:44:23.786000Z | Lec. | В документе представлена классификация текущих исследований машинного обучения в EDA и предлагается использование глубоких нейронных сетей | false | true | false | |
18,609 | 2026-02-24T14:44:20.956000Z | 2026-02-24T14:44:20.956000Z | Lec. | Статья [18] детализирует последние достижения в сфере машинного обучения, которые показали альтернативы решениям, зависящим от предварительных знаний, и имеющие потенциал масштабирования за счет использования таких современных подходов, как глубокие нейронные сети с ускорением на графических процессорах GPU | false | true | false | |
18,608 | 2026-02-24T14:44:17.878000Z | 2026-02-24T14:44:17.878000Z | Lec. | Задачи, такие как минимизация длины соединительных проводников, имеют критическое значение и влияние на изготовление и функционирование микросхемы | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.