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公开(公告)号：CN119830825A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411725117.6
申请日：2024-11-28
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/3312 , G06F30/392 , G06F30/337
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的早期众工艺角时序预测方法、电子设备及存储介质，为了捕捉路径中单元间的相互作用关系，本发明的早期时序预测流程基于双向长短期记忆网络搭建，将路径中每一级单元的时序和物理信息表示为一个序列，并通过BLSTM传递和表征序列中的信息以学习路径中单元之间的相互影响，从而对布局后的路径延时进行准确的预测。在此基础上，本发明利用多层感知机网络学习路径全局特征对布局后路径时序的影响，提升预测精度的同时将早期时序预测框架适应到了众工艺角的场景中。基于该预测结果,本发明减少设计的迭代，降低芯片设计的时间成本。
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公开(公告)号：CN117933186A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410010883.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/398 , G06F30/392
Abstract: 本发明公开了一种面向设计规则检查的候选边快速构建方法,在版图融合图形布尔运算阶段，将距离类型的设计规则检查任务拆分为边对距离检查和边对属性判别两个子任务，通过保证边的有向性及记录边所属的版图图层，判断两条边的属性，从而确定边对的检查符合规则要求。本发明提出了候选边快速构建算法以解决版图融合阶段图形布尔运算耗时长、内存开销大、难以并行化这一问题，在加速构建规则检查所需的版图布尔运算结果边集合的同时，显著降低运行期间的内存开销，该方法输出结果为后续流程所需的有序有向边，稳定性好，受版图图形数据分布影响小，可并行化。
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公开(公告)号：CN117763208A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311671988.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于DYNAMIC BUCKETING改进的矩形数据区域查询方法，水平目录的空间是包围整个版图最小边界矩形的目录边界矩形，水平目录将进一步用垂直线将水平目录空间划分成若干个垂直目录空间，每个垂直目录将进一步用水平线将垂直目录空间划分成若干个桶空间，每个桶将进一步利用版图上与桶相交的矩形与桶空间的位置关系将矩形存入到四个不同的矩形列表中。根据查询窗口边的坐标与每个桶空间边的坐标，获得每个桶内需要检测的矩形数据，并从每个桶内需要检测的矩形数据中选出与查询窗口相交的矩形数据。本发明在原数据结构的基础上增强了应对矩形分布的鲁棒性，提高了区域查询的效率。
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公开(公告)号：CN119918478A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510014672.6
申请日：2025-01-06
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/3312 , G06F30/394 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种数字集成电路可感知优化的布线前时序预测方法、电子设备及存储介质，根据电路网表构建异构图，将异构图与各单元、互连线对应的特征向量相融合后输入训练好的异构图神经网络，得到图网络嵌入；将版图的特征矩阵输入训练好的卷积神经网络，得到卷积网络嵌入；将图网络嵌入与卷积网络嵌入进行拼接，得到多模态局部嵌入；将多模态局部嵌入根据路径中逻辑单元与互连线连接关系，构建路径的特征序列，将路径的特征序列输入训练好的Transformer网络，得到布线后路径延时残差预测值；将布局后路径延时值与布线后路径延时残差预测值相加，最终得到布线后路径延时预测值。本发明可以在布线前准确且高效地预测布线后路径延时。
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公开(公告)号：CN119358502A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411617471.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/392 , G06F30/327 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的布局后物理特征预测方法及系统，将逻辑综合阶段的电路网表转换为由节点和边构成的拓扑图，根据节点之间的连接关系构建邻接矩阵，提取各节点的初始特征向量得到特征矩阵，输入由嵌入层、多层GNN层、合并层以及全连接层构成的图神经网络模块，聚合邻居节点的特征信息并对布局后网络的半周长进行预测。本发明通过引入基于图神经网络的物理特征预测模型，用于估计布局后网络线长，预测的结果能够作为后续早期时序预测框架的特征之一，显著提升布局后路径延时的预测精度，从而指导设计师或者工具进行优化，减少设计的迭代，降低芯片设计的时间成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120046461A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411937936.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 东南大学 , 山东省交通规划设计院集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种面向高速公路收费站仿真的高精度驾驶行为参数校准方法，包括如下步骤：基于车辆驶入收费站的车道信息、车辆类型等信息，建立车辆离开收费站广场的车道分布模型；制定收费站过车控制策略，搭建收费站仿真环境；行收费站仿真，通过差分进化算法对驾驶行为参数进行优化迭代，找到最优的收费站驾驶行为参数。本发明建立了车辆驶出收费站广场的车道分布模型，精确还原了车辆在收费站广场内的行驶路径；提出了一种基于仿真的参数标定方法，有效解决了收费站这一特殊场景下的仿真失真问题。
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公开(公告)号：CN114239136B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202111441776.3
申请日：2021-11-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于优化理论的在航船舶尾气反算方法，利用FLUENT软件对船舶尾气扩散稀释过程进行仿真，在高斯点源扩散模型、高斯烟团模型和高斯线源扩散模型的基础上，提出基于研究尾气扩散条件的优化高斯模型，并建立基于优化理论的源强反算模型。通过船舶AIS系统及其他监测设备获取船舶动静态信息、气候天气信息及船舶尾气监测信息，利用基于高斯模式的智能优化反算方法，求得驶经桥梁的船舶尾气排放源强。本发明方法保证了由远程监测设备反推船舶尾气排放浓度的求解效率和求解精度，大大提高了海事部门对船舶尾气进行密切监管的执法能力和执法效率，加强了船舶尾气排放超标船只的监督控制范围，具有极强的工程实际意义。
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公开(公告)号：CN117889055A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311637687.5
申请日：2023-12-01
Applicant: 中国船舶集团有限公司第七〇三研究所 , 东南大学
IPC: F03G7/05 , F03G7/04 , F01K25/10 , F01K25/06 , F01D15/10 , F03G7/06 , F28D20/02 , B63G8/14 , B63G8/08
Abstract: 本发明提供一种升潜型潜水器用温差能‑压差能发电装置，该装置由升潜仓、储冷仓及发电仓构成，升潜仓为发电装置提供深海‑海表的升潜动力，发电仓采用闭式透平发电热力循环进行发电，储冷仓在深海中通过固液相变凝固过程储存冷能，升潜仓采用温差能‑压差能复合动力驱动潜水器升潜；储冷仓在深海中通过固液相变凝固过程储存冷能并为发电仓提供间歇性冷源；发电仓采用闭式透平发电热力循环，在海表温海水和储冷仓所载冷源的驱动下实现温差能‑电能的转换；本发明为长时序水下工作的潜水器提供了一种自主式快速能量捕获转化方法，解决了深远海长时自主工作潜水器自载电能储备与续航之间的对立问题。
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公开(公告)号：CN117459438A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311514213.1
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下二进制协议消息的边界划分方法，包括对字段边界进行垂直分析步骤，对字段边界进行水平分析步骤和结合垂直分析和水平分析结果综合分析步骤；垂直分析步骤通过消息间所呈现出结构信息，对相邻消息进行比较，从而得出相关的统计信息，水平分析步骤使用路径搜索算法等对消息的内部结构进行分段，水平分析作用的单条消息，结合垂直分析可将分析对象由单条消息转为消息集合，即为综合分析步骤；本方法利用消息固有的结构以及消息间所蕴含的信息，适用于云环境下二进制协议的边界划分。
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公开(公告)号：CN114236101B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202111439933.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 东南大学
IPC: G01N33/28
Abstract: 本发明公开了一种不测碳浓度计算船舶燃油硫含量方法，该方法针对船舶尾气遥感监测，根据云量、风速、日照等常规气象条件确定大气稳定度（大气稳定度越不稳定，扩散能力越强），进而确定大气扩散参数，通过扩散参数和测得的尾气浓度，基于高斯线源模型，反演出排放源污染物排放速率；通过船舶的发动机相关参数确定船舶燃油消耗量，结合源强污染物排放速率计算出船舶燃油硫含量。本发明方法主要解决传统登船检查难度大、效率低等问题，同时解决主流遥测方法“嗅探法”覆盖面窄、经济成本高、监测结果受设备安装位置影响大等问题，具有经济、高效、覆盖面广的特点。
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