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SISTEMAS INTELIGENTES / INTELIGENT SYSTEMS FACULTAD DE INGENIERIA. TITULO: REVISION RACIONAL DE TEORIAS BASADAS EN PLAUSIBILIDAD AUTOR: DELRIEUX, CLAUDIO. INSTITUCION: DEPARTAMENTO DE INGENIERIA ELECTRlCA. DIRECCION: ICIC - INSTITUTO DE CIENCIAS E INGENIERIA DE COMPUTACION. GIIA - GRUPO DE INTERES EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR C.C. 127 - (8000) - BAHIA BLANCA - BUENOS AIRES TITULO: APLICACION DE REDES NEURONALES PARA LA PREDICCION DE] AUTOR; INSTITUCION: DIRECCION: SERIES DE TIEMPO FORNARI, JAVIER; MARTINEZ, ERNESTO ; PEREZ, GUSTAVO. INGAR. INSTITUTO DE DISEÑO Y DESARROLLO E-mail: fomariO.alDha.arcride.edu.ar TITULO: ANOVERVIEW OF AN AUTONOMOUS INTELLIGENT SYSTEM WITH AN AUTOR: INSTITUCION: EMBEDDED MACHINE LEARNING MECHANISM GARCIA MARTINEZ, RAMON. CAPIS. BUENOS AIRES INSTITUTE OF TECHNOLOGY & INTELLIGENT SYSTEMS LABORATORY, COMPUTER SCIENCE DEPARTMENT, SCHOOL OF ENGINEERING. UNIVERSITY OF BUENOS AIRES DIRECCION: MADERO 399 - (1106) - BUENOS AIRES TITULO: CALIDAD DE BASES DE CONOCIMIENTO. UNA MEDIDA DE EVALUACION AUTOR: GARCIA MARTINEZ, RAMON. INSTITUCION: LABORATORIO DE SISTEMAS INTELIGENTES, DEPARTAMENTO DE DIRECCION: COMPUTACION. FACULTAD DE INGENIERIA. UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES. CAPIS. ESCUELA DE POSGRADO. INSTITUTO TECNOLOGICO DE BUENOS AIRES. MADERO 399 - (1106) - BUENOS AIRES
POSICIONAMIENTO AUTOMATICO DE CELDAS.NORMALIZADAS MEDIANTE REDES NEURONALES AUTORES: Ing. Antonio QUIJANO Ing. Carlos Arturo GAYOS0 Igor Francisco STELLI RESUMEN LABORATORIO DE COMPONENTES ELECTRONICOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE MAR DEL PLATA Juan B. Justo 4302 7600 - Mar del Plata República Argentina Fax: 0054 23 810046 Tel: 0054 23 816600 (Int. 253) Correo Electrónico: cgayoso@uni-mdp.edu.ar El presente trabajo trata sobre un método innovador para resolver el problema del posicionamiento (placement) de componentes en el diseño de circuitos integrados lógicos. Está orientado hacia las técnicas de implementación circuital por celdas normalizadas (Standard Cells). Si en el proceso de posicionamiento se tiende a optimizar la longitud de interconexión entre Standard Cells, se logrará minimizar el área final de silicio del layout. Este proceso se realiza mediante una técnica basada en redes neuronales. Concretamente, las redes neuronales de Hopfield ayudadas por un método de Simulated Annealing tienen la habilidad de resolver problemas de optimización combinatoria1 en base a una función costo, la cual se obtiene de la topología del circuito de Standard Cells. INTRODUCCION - TECNICA DE BIPARTICION DE GRAFOS La técnica de bipartición de grafos es bien conocida como algoritmo clásico de resolución de problemas combinatoriales, donde las posibles combinaciones o soluciones dependen del factorial del número N de elementos del sistema. Supóngase que se simboliza a cada Standard Cell (SC) como un nodo de un grafo que representará el circuito a optimizar. Los nodos se unen entre sí por aristas, simbolizadas por líneas rectas entre SC's y que corresponden a las pistas que unen los distintos terminales. b) Fig. 1. Circuitos de SC's y sus representaciones de Grafos Luego, se asignan valores numéricos a cada una de dichas aristas, 154
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