Using Machine Learning Clustering To Find Large Coverage Holes

Identifying large and important coverage holes is a time-consuming process that requires expertise in the design and its verification environment. This paper describes a novel machine learning-based technique for finding large coverage holes when the coverage events are individually defined. The tec...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the 2020 ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD s. 139 - 144
Hlavní autoři:	Gal, Raviv, Simchoni, Giora, Ziv, Avi
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	ACM 16.11.2020
Témata:	Analytical models clustering Conferences functional coverage hole analysis Machine learning Servers Solid modeling
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!