Разработанное программное обеспечение сократит время размещения и трассировки компонент на печатных платах при сохранении качества. Благодаря техническому прогрессу, методы машинного обучения достигают высокой производительности при решении задач классификации, детектирования и поиска оптимального решения в многомерном пространстве состояний. Кроме того, методы машинного обучения возможно применять при решении NP-полных задач, которые распространены в области автоматизации проектирования электронных устройств...

Ученые подведомственного Минобрнауки России Пензенского государственного университета совместно с коллегами из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» запатентовали способ анализа нановключений в тонкопленочных нанокомпозитах. Разработка поможет создавать материалы нового поколения и найдет широкое применение в микро- и наноэлектронике. Об этом сообщили на сайте национальныепроекты.рф. С каждым годом на помощь человеку приходят новые технологии, инновационные гаджеты, а также «умные материалы»...