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EDA与机器学习融合：智能优化芯片设计流程的工程实践 机器学习作为数据驱动的核心技术，通过从历史数据中学习复杂模式，实现对系统行为的预测与优化。其原理在于构建模型，将输入特征映射到目标变量，从而揭示数据背后的内在规律。在工程领域，这项技术的核心价值在于能够将专家经验转化为可量化、可复用的智能模型，显著提升自动化水平与决策效率。电子设计自动化（EDA）是芯片设计的关键支撑，传统流程高度依赖人工试错，面临参数空间巨大、优化周期长等挑战。将机器学习应用于EDA，能够构建预测模型来预估设计性能（PPA），或通过代理模型加速设计空间探索，实现智能化的设计辅助与优化。本文 阅读详情

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