dac晶片排名的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

利用機器學習方法偵測受動態電壓降影響之危急時序路徑

為了解決dac晶片排名的問題，作者莊文澤 這樣論述：

一些時序限制（timing constraint）容易導致大型積體電路（large integrated circuits）或是系統單晶片（system-on-a-chip）之工作頻率下降，且經常因動態電壓降（dynamic voltage drop）導致違反建立時間（setup timing violation），可稱之為最大時序誤差（maximum timing pushout）。此問題於鰭式場效應電晶體設計（FinFET designs）中會更加嚴重，本論文目的為利用機器學習方法來預測危急時序情境 （critical scenarios），其中危急時序情境為包含了許多時序路徑（timi

ng paths）的資料，使其更快速能進一步執行動態電壓降分析，以及危急時序路徑（critical timing path）之預測，使其能進而執行更佳準確之時序分析；其流程是先利用分類器去預測時序路徑之危急程度，接著去預測最危急的那些時序路徑之排名，最後算出情境之個別排名，而前幾名即為危急時序情境；接著危急時序情境中的時序路徑經由動態電壓降分析後，再利用分類器去預測時序路徑之危急程度，即可進行更準確之時序分析；以機器學習的方法，其最佳的分類模型效果能夠達到平均約90%準確率，對於前五名危急時序情境亦能夠達到約80%的命中率。