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eda关键词权威发布_大”„计算方法图解(2024年11月精准访谈)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

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芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

毕业论文数据分析的30种必备方法数据分析是从数据中提取有用信息以支持决策的过程。以下是毕业论文中常见的30种数据分析方法： 𐟓ˆ 数据预处理数据清理：处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。数据转换：包括数据标准化、归一化、分箱处理和编码（如将分类变量转换为数值变量）。数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集。数据归约：减少数据集的维度和规模，常见方法有特征选择和主成分分析（PCA）。 𐟓Š 描述性分析统计量计算：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差和四分位数等，描述数据的集中趋势和离散程度。数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图、直方图、箱线图和热力图等）直观展示数据分布、趋势和关系。数据分布分析：分析数据的分布特性，如使用频数分布和概率密度函数等。 𐟔 探索性数据分析（EDA）相关性分析：计算变量之间的相关系数，探索变量间的线性或非线性关系。数据分组分析：对数据按类别或变量进行分组，比较不同组别的特征或趋势。假设检验：如t检验、卡方检验和ANOVA等，用于验证数据是否符合特定假设。 𐟓ˆ 推断性分析回归分析：包括线性回归、多元回归和逻辑回归等，用于研究因变量与自变量之间的关系，进行预测或解释。时间序列分析：包括ARIMA和指数平滑等，用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性。假设检验：如z检验、t检验和F检验等，用于推断样本统计量与总体参数之间的关系。 𐟒𛠦œ𚥙襭椹与预测建模监督学习：包括分类和回归，用于预测输出变量。非监督学习：包括聚类和降维等，用于发现数据的内在结构。 𐟓Š 模型评估与优化交叉验证：如k折交叉验证，用于评估模型的性能，减少过拟合的风险。混淆矩阵：用于评估分类模型的性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值等。 𐟔젩똧𚧥ˆ†析技术因子分析：用于识别变量之间的潜在因子。结构方程模型（SEM）：用于分析和验证变量之间的复杂关系。贝叶斯分析：使用贝叶斯定理进行概率推断，处理不确定性。 𐟓œ 文本分析自然语言处理（NLP）：处理文本数据，包括分词、词频统计、情感分析、主题模型（如LDA）和文本分类等。文本挖掘：从大量文本数据中提取有价值的信息，如关键词提取和主题分析。这些方法可以帮助你在毕业论文中更好地分析和理解数据，从而得出更准确的结论。

深圳正在加快设立百亿级半导体与集成电路产业投资基金 10月14日，深圳市政府新闻办举行新闻发布会。发展改革委副主任朱云在会上宣布，深圳正在加快设立百亿级半导体与集成电路产业投资基金，并推动一批集成电路项目获批2024年地方政府专项债。朱云副主任表示，深圳通过市引导基金出资、撬动社会资本模式设立集成电路相关基金38只，总规模超1000亿元，进一步加强资金保障。同时，深圳成立了半导体与集成电路产业联盟，围绕重大项目落地，高水平建设集成电路专业园区，吸引上下游配套企业集聚，逐步由“点状的重大项目用地”发展成“面状的集成电路专业园区”。据深圳市半导体行业协会发布的《深圳集成电路产业发展研究报告》显示，中国集成电路产业链各环节龙头企业主要聚集在上海、江苏、北京、浙江、深圳等地。截至2023年底，深圳的集成电路企业有654家，其中设计企业412家，晶圆制造企业8家，封测企业79家设备企业110家，材料企业45家。集成电路产业规模超2000亿元、同比增长超8%，占广东省集成电路总产值80%。据全球半导体观察不完全统计，在上游设计领域，深圳开创了EDA公共服务平台的模式，但在EDA和芯片IP方面基础仍旧较弱，仅有两家EDA厂商鸿芯微纳和国芯微，一家IP厂商牛芯半导体。而深圳主要是以芯片设计业较为领先，设计企业包括海思半导体、中兴微电子、云天励飞、比亚迪半导体、比特微电子、中微半导体等。在半导体设备领域，前道制造设备中有沉积设备企业、刻蚀设备企业等，后道则主要在封测端设备；材料上则以封装基板、掩膜版、光刻胶等材料，另外着力于布局第三代半导体材料，并建成先进电子封装材料公共服务平台。主要代表企业有深南电路、兴森科技、清溢光电、容大感光、重投天科等。芯片制造相关企业主要有五家，包括中芯国际（深圳）、比亚迪半导体两家晶圆代工厂商，以及深爱半导体、方正微电子、基本半导体三家IDM厂商，工艺技术涵盖了5英寸、6英寸、8英寸和12英寸产线，产品类型以功率器件/芯片、第三代半导体为主。芯片封测则主要布局在中低端产品，并催生了一批以存储芯片等特色领域的封装测试技术见长的封测厂商。其中深南电路、气派科技、沛顿科技、佰维存储排在国内封测厂商前列。下游应用端，深圳拥有丰富的厂商和应用场景，当地的贸易分销渠道数量全国前列，其中值得一提的便是深圳华强北，更是被誉为“中国电子第一街”。而在政策引领上，深圳出台了培育发展半导体与集成电路产业集群三年行动计划，以及车规级芯片和功率半导体高质量发展行动计划等专项政策，支持企业开展大算力智能驾驶芯片、MCU等车规级芯片，以及碳化硅MOSFET、高性能电源管理芯片等功率半导体的研发、制造和应用。另外各区/县分别发布了不同的专项政策。目前深圳在产业布局上，形成了“东部硅基、西部化合物、中部设计”的空间布局，其重点发展区域为南山、福田、宝安、龙华、龙岗、坪山 6 个区，且各区发展方向各异。企业分布方面，重点企业超 110 家。其中，南山区企业数量最多，占比超三成；龙岗区超 20 家，占比 18.8%；宝安区、福田区超 10 家，占比超 10%；坪山区、龙华区、光明区、大鹏新区的企业数量相对较少。龙岗区副区长丁正红十分看好龙岗区集成电路发展。丁正红表示，龙岗区的半导体与集成电路产业基础良好，力争到2025年，建成国内水平较高、产业链较完善、关键核心节点打通、具有国际水准的千亿级半导体产业集群。龙岗区将半导体与集成电路产业集群定位为战略重点类集群，已初步构建涵盖IC设计、制造、封测、设备、材料、平台、检测机构多组团、多重心共同发展的全产业链体系和产业生态圈，且产业链各环节均有代表性龙头企业。深圳集成电路发展事业是我国集成电路发展事业的重要一部分，近日，深圳市半导体行业协会荣誉会长、咨询委员会主任周生明也分享了国内集成电路产业的现状，他表示，几年来中国集成电路产业增速高于全球平均水平，集成电路产品国产化水平提升。同时他也提到，我国电子信息产业缺“芯”少“魂”的状态尚未发生根本改变，2023年进出口贸易逆差仍高达2134亿美元。此外中国进口了全球IC市场总量的约70%，自己消耗约35%。其中，70%以上在深圳集散和应用。他提出了2024年集成电路有十大关键词：一是关键基金设立；二是麒麟高端芯片归来。搭载麒麟9000S芯片的华为Mate60系列和MateX5系列手机热销，华为手机销量上涨；三是AI芯片需求猛增。除了消费端，随着汽车智能化的发展，新能源汽车的CPU等元器件对AI算力的需求持续上涨；四是汽车半导体迎来增长机遇；五是存储芯片从2023年第三季度开始减产涨价。未来德明利、江波龙、康盈半导体等存储芯片企业将实现营收增长；六是自主研发国产芯片不断突破；七是国际芯片竞争局势紧张；八是中国成为光刻机巨头的主要市场；九是全球半导体领域的并购整合，主要集中在EDA、AI、宽禁带半导体领域；十是内卷与出海。他表示，过度的内卷不利于产品质量和高水平发展，适度的内卷才能保证行业的高端化发展。中国半导体产业当前存在“低端产品同质化严重，高端产品受制于人”的问题，周生明提到要发挥举国体制的优势，突破关键技术，接下来要把企业做大做强，而不是把企业变得更多，资源更分散。

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