笔试题-2023-复旦微-数字IC设计【纯净题目版】

本文分享了2023年复旦微电子数字IC设计笔试题,包括基础题、选做题和验证题,涉及latch与DFF的区别、竞争冒险解决、Verilog RTL设计、DMA、时序路径分析等核心知识点,适合数字IC设计学习者刷题复习。

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题目背景

  • 笔试时间:2022.07.26
  • 应聘岗位:数字前端工程师
  • 笔试时长:120min
  • 笔试平台:赛码
  • 题目类型:基础题(10道)、选做题(10道)、验证题(5道)

主观评价

  • 难易程度:★★☆☆☆
  • 知识覆盖:★☆☆☆☆
  • 超纲范围:☆☆☆☆☆
  • 值得一刷:★★★☆☆

文章目录

基础题

1 请简述latch与DFF的区别

2 什么是竞争与冒险,解决竞争与冒险的方式有哪些?

3 数字电路采用Verilog完成设计,请问什么是RTL级设计?

4 请简述集成电路设计流程,并给出该流程中
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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