亚微米工艺造句

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熟悉深亚微米工艺设计规则。
因此，超深亚微米工艺下，在设计验证、测试阶段需要对串扰问题给予认真对待。
摘要提出了一种基于二维器件模拟的深亚微米工艺外延型衬底的电阻宏模型。
本论文的主要工作是以8位微处理器软ip ? 08c01为载体，对基于深亚微米工艺的ip设计技术进行研究。
大规模集成电路设计正向深亚微米工艺不断推进，已经突破100nm大关。
进入深亚微米工艺后,出现了很多新的功耗问题,例如漏电流的迅猛增长引起了一系列新问题的产生。
当前集电路产业已经突破100nm工艺大关，基于90纳米工艺的cpu处理器将于今年内推出，整个产业向深亚微米工艺不断推进。
现有eda工具难以应付复杂度呈指数增长的诸多vlsi设计难题，也缺乏对深亚微米工艺下一系列新问题的考虑。
本论文的工作将不仅为国内ip标准化设计积累经验，而且提供了基于深亚微米工艺的中等规模ip设计的关键技术。
在分析深亚微米工艺下器件模型的基础上，文章推导了单元工作曲面范围的计算公式，给出了参数提取测试点的选择算法。
用亚微米工艺造句挺难的，這是一个万能造句的方法
深亚微米工艺条件下的单元工艺参数提取和建模是一个极其复杂的过程，开展这方面的研究工作具有重要的学术意义和很高的实用价值。
本文正是在这样的背景下，基于四川省科技厅基金项目，研究计算智能方法在深亚微米工艺下性能驱动vlsi生产工序中关键环节? ?物理设计中的应用。
随着微电子技术工艺水平的不断提高,从亚微米工艺向深亚微米的发展, cmos图像传感器的性能已经达到甚至超过了ccd的性能, cmos图像传感器成为图像传感器研究的热点。
随着超大规模集成电路工艺技术的发展，以超深亚微米工艺和ip核复用技术为支撑的系统芯片技术( soc )是国际超大规模集成电路发展的趋势和二十一世纪集成电路技术的主流。
本文给出了深亚微米工艺条件下单元工艺参数提取和建模的完整流程，该流程能快速精确地完成单元工艺参数提取和建模。文中提出的激励波形约简算法、输入信号驱动算法、测试点动态插入算法和结果表优化压缩算法等，达到了国际同类研究的先进水平。
Vlsi物理设计中的布局、总体布线和详细布线是典型的np问题，计算智能方法为解决np复杂度的大规模问题展示了广阔前景，因此研究各种计算智能算法求解这类问题，对于满足深亚微米工艺下高性能物理设计中的诸多要求是十分重要的。
尤其在深亚微米工艺设计中， ip模块的广泛使用和新的封装工艺的使用使得集成电路器件并不局限于矩形的模块，如数据电路模块data path block由于其相互关联的控制关系使其具有特殊的形状l t型，这使得电路设计中需要考虑l t型模块的处理。
Vlsi电路物理设计是vlsi电路设计中的一个重要环节,尤其是在当前vlsi电路设计正向深亚微米工艺不断推进,集成度和复杂度不断提高的情况下,物理设计更是整个vlsi产业中面临机遇和挑战最大的领域之一。
此外ic本身的物理设计能力一直落后同时代的制造工艺能力，于是就造成了下面的这种局面：现有eda工具难以应付复杂度呈指数增长的诸多vlsi物理设计难题，也缺乏对深亚微米工艺下一系列新问题（如：功率危机、复杂度危机和互连线危机）的考虑。
随着超深亚微米工艺成为半导体业界的主流加工工艺，日渐细微的器件尺寸以及不断膨胀的设计规模和复杂度引起了一系列严峻的问题，给asic设计带来了巨大的挑战，迫切要求在前端设计时就开始考虑综合、验证和测试的需要。