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Straßenentwurf Mit Card/1: Grundlagen

為了解決cad的問題，作者Kuczora, Veit 這樣論述：

RBM Dipl.-Ing. Veit Kuczora arbeitete viele Jahre als Straßen- und Tiefbauingenieur in einem Architektur- und Ingenieurbüro sowie als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Technischen Universität Dresden. Er ist als Referatsleiter im Landesamt für Straßenbau und Verkehr (Sachsen) tätig. Seine fachli

chen Schwerpunkte sind Erhaltungsmanagement, Fachaufsicht über die Landkreise, Verkehrstechnik, CAD und Fachprogramme. Zusätzlich nimmt er an Hochschulen Lehraufträge im Themengebiet ＂Planung, Bau und Betrieb von Straßenverkehrsanlagen＂ sowie ＂CAD im Straßenentwurf＂ wahr.

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隨機離散摻雜在堆疊式奈米片場效電晶體源極/汲極延伸區的變異性模擬

為了解決cad的問題，作者陳彥廷 這樣論述：

近年來，針對電子元件的隨機摻雜擾動，無摻雜通道的採用有效地緩解了此一問題。然而，對於立體結構元件的源極/汲極延伸區，其狹窄的橫切面預期了隨機離散摻雜在源極/汲極延伸區仍會造成元件特性的擾動。在此篇論文中，我們探討了隨機離散摻雜在垂直堆疊式奈米片場效電晶體源極/汲極延伸區造成的變異性，其中我們模擬了堆疊式奈米片場效電晶體在不同層數的通道堆疊下產生的直流特性變異。我們發現臨限電壓的變異性會隨著堆疊層數的增加而放大，並且隨著堆疊層數增加，導通電流與關態電流之間的變異特性有著不同的趨勢。我們發現，除了摻雜體數量變化造成的特性擾動，摻雜體的位置與摻雜體不均勻地分佈在各層通道能顯著地改變關態電流的散佈。

同時，摻雜體在源極延伸區與汲極延伸區對關態電流造成的影響也有統計上的不同，因此，藉由個別地摻雜不同濃度在源極延伸區與汲極延伸區，我們預期關態電流的變異性可以由此降低。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決cad的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

考慮周邊電路的SRAM系統良率分析

為了解決cad的問題，作者鍾晏禎 這樣論述：

近年來，SRAM在晶片上所佔的面積越來越大，因此分析SRAM良率的議題變得越來越受到重視。因為SRAM對穩健度有很高的要求，如果使用以蒙地卡羅(Monte Carlo)為基礎的方法去計算良率，需要的取樣數量很高。使用重要性取樣(importance sampling)可以減少高標準差分析(high sigma analysis)中所需要的取樣數量，但如果要將整個記憶體系統設計包含其周邊電路一起考慮，問題複雜度仍然太高。由於周邊電路也會對整體SRAM良率造成影響，所以在計算SRAM系統良率時需要一個有效率的方法，能夠將周邊電路的影響力也考慮進去。在這篇論文提出的方法中，我們不採用直接分析整體系

統電路的方式，而是先對各個子電路進行良率分析。在那之後，會利用子電路之間的相互作用及所提出的轉換方程式，將各個子電路的機率分布進行調整，就可以從各個子電路的正確結果分布推算出整體的良率。實驗結果也證明，我們所提出的方法確實能夠有效率的計算出正確的整體SRAM良率。