Sie entwickeln Entwurfssysteme für elektronische Baugruppen? Dann gehören für Sie die mit der Pinzuordnung verbundenen Optimierungskriterien - die Verdrahtbarkeit im Elektronikentwurf - zum Berufsalltag. Um die Verdrahtbarkeit unter verschiedenen Gesichtspunkten zu verbessern, werden in diesem Buch neu entwickelte Algorithmen vorgestellt. Sie ermöglichen erstmals die automatisierte Pinzuordnung für eine große Anzahl von Bauelementen in hochkomplexen Schaltungen. Alle Aspekte müssen in kürzester Zeit exakt erfasst, eingeschätzt und im Entwurfsprozess zu einem optimalen Ergebnis geführt werden. Die beschriebenen Methoden reduzieren den Entwicklungsaufwand für elektronische Systeme auf ein Minimum und ermöglichen intelligente Lösungen auf der Höhe der Zeit. Die vorliegende Arbeit behandelt die Optimierung der Pinzuordnung und die dafür notwendige Verdrahtbarkeitsvorhersage im hierarchischen Layoutentwurf. Dabei werden bekannte Methoden der Verdrahtbarkeitsvorhersage aus allen Schritten des Layoutentwurfs zusammengetragen, gegenübergestellt und auf ihre Eignung für die Pinzuordnung untersucht. Dies führt schließlich zur Entwicklung einer Vorhersagemethode, die speziell an die Anforderungen der Pinzuordnung angepasst ist. Die Pinzuordnung komplexer elektronischer Geräte ist bisher ein vorwiegend manueller Prozess. Es existieren also bereits Erfahrungen, welche jedoch weder formalisiert noch allgemein verfügbar sind. In den vorliegenden Untersuchungen werden Methoden der Pinzuordnung algorithmisch formuliert und damit einer Automatisierung zugeführt. Besondere Merkmale der Algorithmen sind ihre Einsetzbarkeit bereits während der Planung des Layouts, ihre Eignung für den hierarchisch gegliederten Layoutentwurf sowie ihre Fähigkeit, die Randbedingungen differenzieller Paare zu berücksichtigen. Die beiden untersuchten Aspekte der Pinzuordnung, Verdrahtbarkeitsvorhersage und Zuordnungsalgorithmen, werden schließlich zusammengeführt, indem die neue entwickelte Verdrahtbarkeitsbewertung zum Vergleichen und Auswählen der formulierten Zuordnungsalgorithmen zum Einsatz kommt.:1 Einleitung 1.1 Layoutentwurfsprozess elektronischer Baugruppen 1.2 Ziel der Arbeit 2 Grundlagen 2.1 Pinzuordnung 2.1.1 Definitionen 2.1.2 Freiheitsgrad 2.1.3 Komplexität und Problemgröße 2.1.4 Optimierungsziel 2.1.5 Randbedingungen 2.2 Reale Entwurfsbeispiele der Pinzuordnung 2.2.1 Hierarchieebenen eines Personal Computers 2.2.2 Multi-Chip-Module auf Hauptplatine 2.3 Einteilung von Algorithmen der Pinzuordnung 2.3.1 Klassifikation nach der Einordnung in den Layoutentwurf 2.3.2 Klassifikation nach Optimierungsverfahren 2.3.3 Zusammenfassung 2.4 Verdrahtbarkeitsvorhersage 2.4.1 Definitionen 2.4.2 Vorhersagegenauigkeit und zeitlicher Rechenaufwand 2.4.3 Methoden der Verdrahtbarkeitsvorhersage 3 Stand der Technik 3.1 Pinzuordnung 3.1.1 Einordnung in den Layoutentwurf 3.1.2 Optimierungsverfahren 3.2 Verdrahtbarkeitsvorhersage 3.2.1 Partitionierbarkeit 3.2.2 Verdrahtungslänge 3.2.3 Verdrahtungsweg 3.2.4 Verdrahtungsdichte 3.2.5 Verdrahtungsauslastung und Overflow 3.2.6 Manuelle optische Bewertung 3.2.7 Interpretation und Wichtung der Kriterien 4 Präzisierung der Aufgabenstellung 5 Pinzuordnungs-Algorithmen 5.1 Voraussetzungen 5.2 Topologische Heuristiken 5.2.1 Wiederholtes Unterteilen 5.2.2 Kreuzungen minimieren 5.2.3 Projizieren auf Gerade 5.3 Lineare Optimierung 5.4 Differenzielle Paare 5.5 Pinzuordnung in Hierarchieebenen 5.6 Nutzen der Globalverdrahtung 5.6.1 Methode 5.6.2 Layout der Ankerkomponenten 5.7 Zusammenfassung 6 Verdrahtbarkeitsbewertung während der Pinzuordnung 6.1 Anforderungen 6.2 Eignung bekannter Bewertungskriterien 6.2.1 Partitionierbarkeit / Komplexitätsanalyse 6.2.2 Verdrahtungslängen 6.2.3 Verdrahtungswege 6.2.4 Verdrahtungsdichte 6.2.5 Verdrahtungsauslastung 6.2.6 Overflow 6.2.7 Schlussfolgerung 6.3 Probabilistische Verdrahtungsdichtevorhersage 6.3.1 Grenzen probabilistischer Vorhersagen 6.3.2 Verdrahtungsumwege 6.3.3 Verdrahtungsdichteverteilung 6.3.4 Gesamtverdrahtungsdichte und Hierarchieebenen 6.4 Bewertung der Verdrahtungsdichteverteilung 6.4.1 Maßzahlen für die Verdrahtbarkeit eines Netzes 6.4.2 Maßzahlen für die Gesamtverdrahtbarkeit 6.5 Zusammenfassung 7 Pinzuordnungs-Bewertung 7.1 Anforderungen 7.2 Kostenterme 7.3 Normierung 7.3.1 Referenzwerte für Eigenschaften der Verdrahtungsdichte 7.3.2 Referenzwerte für Verdrahtungslängen 7.3.3 Referenzwerte für Signalkreuzungen 7.4 Gesamtbewertung der Verdrahtbarkeit 7.5 Priorisierung der Kostenterme 7.6 Zusammenfassung 8 Ergebnisse 8.1 Verdrahtbarkeitsbewertung 8.1.1 Charakteristik der ISPD-Globalverdrahtungswettbewerbe 8.1.2 Untersuchte probabilistische Schätzer 8.1.3 Kriterien zum Bewerten der Vorhersagegenauigkeit 8.1.4 Vorhersagegenauigkeit der probabilistischen Schätzer 8.2 Pinzuordnungs-Bewertung 8.2.1 Vollständige Analyse kleiner Pinzuordnungs-Aufgaben 8.2.2 Pinzuordnungs-Aufgaben realer Problemgröße 8.2.3 Differenzielle Paare 8.2.4 Nutzen der Globalverdrahtung 8.2.5 Hierarchieebenen 8.3 Zusammenfassung 9 Gesamtzusammenfassung und Ausblick Verzeichnisse Zeichen, Benennungen und Einheiten Abkürzungsverzeichnis Glossar Anhang A Struktogramme der Pinzuordnungs-Algorithmen A.1 Wiederholtes Unterteilen A.2 Kreuzungen minimieren A.3 Projizieren auf Gerade A.4 Lineare Optimierung A.5 Zufällige Pinzuordnung A.6 Differenzielle Paare A.7 Pinzuordnung in Hierarchieebenen A.8 Nutzen der Globalverdrahtung B Besonderheit der Manhattan-Länge während der Pinzuordnung C Weitere Ergebnisse C.1 Multipinnetz-Zerlegung C.1.1 Grundlagen C.1.2 In dieser Arbeit angewendete Multipinnetz-Zerlegung C.2 Genauigkeit der Verdrahtungsvorhersage C.3 Hierarchische Pinzuordnung Literaturverzeichnis / This work deals with the optimization of pin assignments for which an accurate routability prediction is a prerequisite. Therefore, this contribution introduces methods for routability prediction. The optimization of pin assignments, for which these methods are needed, is done after initial placement and before routing. Known methods of routability prediction are compiled, compared, and analyzed for their usability as part of the pin assignment step. These investigations lead to the development of a routability prediction method, which is adapted to the specific requirements of pin assignment. So far pin assignment of complex electronic devices has been a predominantly manual process. Hence, practical experience exists, yet, it had not been transferred to an algorithmic formulation. This contribution develops pin assignment methods in order to automate and improve pin assignment. Distinctive characteristics of the thereby developed algorithms are their usability during layout planning, their capability to integrate into a hierarchical design flow, and the consideration of differential pairs. Both aspects, routability prediction and assignment algorithms, are finally brought together by using the newly developed routability prediction to evaluate and select the assignment algorithms.:1 Einleitung 1.1 Layoutentwurfsprozess elektronischer Baugruppen 1.2 Ziel der Arbeit 2 Grundlagen 2.1 Pinzuordnung 2.1.1 Definitionen 2.1.2 Freiheitsgrad 2.1.3 Komplexität und Problemgröße 2.1.4 Optimierungsziel 2.1.5 Randbedingungen 2.2 Reale Entwurfsbeispiele der Pinzuordnung 2.2.1 Hierarchieebenen eines Personal Computers 2.2.2 Multi-Chip-Module auf Hauptplatine 2.3 Einteilung von Algorithmen der Pinzuordnung 2.3.1 Klassifikation nach der Einordnung in den Layoutentwurf 2.3.2 Klassifikation nach Optimierungsverfahren 2.3.3 Zusammenfassung 2.4 Verdrahtbarkeitsvorhersage 2.4.1 Definitionen 2.4.2 Vorhersagegenauigkeit und zeitlicher Rechenaufwand 2.4.3 Methoden der Verdrahtbarkeitsvorhersage 3 Stand der Technik 3.1 Pinzuordnung 3.1.1 Einordnung in den Layoutentwurf 3.1.2 Optimierungsverfahren 3.2 Verdrahtbarkeitsvorhersage 3.2.1 Partitionierbarkeit 3.2.2 Verdrahtungslänge 3.2.3 Verdrahtungsweg 3.2.4 Verdrahtungsdichte 3.2.5 Verdrahtungsauslastung und Overflow 3.2.6 Manuelle optische Bewertung 3.2.7 Interpretation und Wichtung der Kriterien 4 Präzisierung der Aufgabenstellung 5 Pinzuordnungs-Algorithmen 5.1 Voraussetzungen 5.2 Topologische Heuristiken 5.2.1 Wiederholtes Unterteilen 5.2.2 Kreuzungen minimieren 5.2.3 Projizieren auf Gerade 5.3 Lineare Optimierung 5.4 Differenzielle Paare 5.5 Pinzuordnung in Hierarchieebenen 5.6 Nutzen der Globalverdrahtung 5.6.1 Methode 5.6.2 Layout der Ankerkomponenten 5.7 Zusammenfassung 6 Verdrahtbarkeitsbewertung während der Pinzuordnung 6.1 Anforderungen 6.2 Eignung bekannter Bewertungskriterien 6.2.1 Partitionierbarkeit / Komplexitätsanalyse 6.2.2 Verdrahtungslängen 6.2.3 Verdrahtungswege 6.2.4 Verdrahtungsdichte 6.2.5 Verdrahtungsauslastung 6.2.6 Overflow 6.2.7 Schlussfolgerung 6.3 Probabilistische Verdrahtungsdichtevorhersage 6.3.1 Grenzen probabilistischer Vorhersagen 6.3.2 Verdrahtungsumwege 6.3.3 Verdrahtungsdichteverteilung 6.3.4 Gesamtverdrahtungsdichte und Hierarchieebenen 6.4 Bewertung der Verdrahtungsdichteverteilung 6.4.1 Maßzahlen für die Verdrahtbarkeit eines Netzes 6.4.2 Maßzahlen für die Gesamtverdrahtbarkeit 6.5 Zusammenfassung 7 Pinzuordnungs-Bewertung 7.1 Anforderungen 7.2 Kostenterme 7.3 Normierung 7.3.1 Referenzwerte für Eigenschaften der Verdrahtungsdichte 7.3.2 Referenzwerte für Verdrahtungslängen 7.3.3 Referenzwerte für Signalkreuzungen 7.4 Gesamtbewertung der Verdrahtbarkeit 7.5 Priorisierung der Kostenterme 7.6 Zusammenfassung 8 Ergebnisse 8.1 Verdrahtbarkeitsbewertung 8.1.1 Charakteristik der ISPD-Globalverdrahtungswettbewerbe 8.1.2 Untersuchte probabilistische Schätzer 8.1.3 Kriterien zum Bewerten der Vorhersagegenauigkeit 8.1.4 Vorhersagegenauigkeit der probabilistischen Schätzer 8.2 Pinzuordnungs-Bewertung 8.2.1 Vollständige Analyse kleiner Pinzuordnungs-Aufgaben 8.2.2 Pinzuordnungs-Aufgaben realer Problemgröße 8.2.3 Differenzielle Paare 8.2.4 Nutzen der Globalverdrahtung 8.2.5 Hierarchieebenen 8.3 Zusammenfassung 9 Gesamtzusammenfassung und Ausblick Verzeichnisse Zeichen, Benennungen und Einheiten Abkürzungsverzeichnis Glossar Anhang A Struktogramme der Pinzuordnungs-Algorithmen A.1 Wiederholtes Unterteilen A.2 Kreuzungen minimieren A.3 Projizieren auf Gerade A.4 Lineare Optimierung A.5 Zufällige Pinzuordnung A.6 Differenzielle Paare A.7 Pinzuordnung in Hierarchieebenen A.8 Nutzen der Globalverdrahtung B Besonderheit der Manhattan-Länge während der Pinzuordnung C Weitere Ergebnisse C.1 Multipinnetz-Zerlegung C.1.1 Grundlagen C.1.2 In dieser Arbeit angewendete Multipinnetz-Zerlegung C.2 Genauigkeit der Verdrahtungsvorhersage C.3 Hierarchische Pinzuordnung Literaturverzeichnis

The aim of this work is to map, capture and enlighten the contemporary phenomenon of travel and travelogue, and introduce it as a still alive and evolving literary genre. This is illustrated by the analysis of contemporary Czech periodicals, blogs, websites and several literary works of this nature. The work, based on this analysis, creates their genre typology. The results show that there is a retreat of lyrical and poetic type, while the current is a form of narrative and novelistic travelogue, in which a subjective description and personal tone predominates and the position of the author - narrator is strengthened. Contemporary literary production of travelogue genre is very broad and findings of this work describe the current status and trends, which tend to mix and combine genres, incorporating travelogue into fiction and enriching it with new elements through differentiation of ideas and interests of travelers. The educative extent of travelogue in contemporary works is often taken aback, or is thanks to fictionalization appropriately incorporated into the text.

本研究以1993年到2017年3月間的193篇FOMC Minutes作為研究素材，先採監督式學習方法，利用潛在語意分析（latent semantic analysis，LSA）萃取出升息、降息及不變樣本的潛在語意，再以線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)進行分類；此外，本研究亦透過非監督式學習方法中的探索性資料分析(Exploratory Data Analysis, EDA)，試圖從FOMC Minutes中找尋相關變數。研究結果發現，LSA可大致區分出升息、降息及不變樣本的特徵，而EDA能找出不同時期或不同類別下的重要單詞，呈現文本的結構變化，亦能進行文本分群。 / In this study, 193 FOMC Minutes from 1993 to March 2017 were used as research materials. The latent semantic analysis (LSA) in supervised learning methods was used to extract the potential semantics of interest rate increased, decreased, and unchanged samples, and then linear discriminant analysis (LDA) was used for classification. In addition, this study attempts to find relevant variables from FOMC Minutes through exploratory data analysis (EDA) in unsupervised learning methods. The results show that LSA can distinguish the characteristics of interest rate increased, decreased, and unchanged samples. EDA can find relevant words in different periods or different categories, show changes in the text structure, and can also classify the texts.

Disertační práce je zaměřena na návrh analogových elektronických obvodů pomocí algoritmů s pravěpodobnostními modely (algoritmy EDA). Prezentované metody jsou na základě požadovaných charakteristik cílových obvodů schopny navrhnout jak parametry použitých komponent tak také jejich topologii zapojení. Tři různé metody využití EDA algoritmů jsou navrženy a otestovány na příkladech skutečných problémů z oblasti analogových elektronických obvodů. První metoda je určena pro návrh pasivních analogových obvodů a využívá algoritmus UMDA pro návrh jak topologie zapojení tak také hodnot parametrů použitých komponent. Metoda je použita pro návrh admitanční sítě s požadovanou vstupní impedancí pro účely chaotického oscilátoru. Druhá metoda je také určena pro návrh pasivních analogových obvodů a využívá hybridní přístup - UMDA pro návrh topologie a metodu lokální optimalizace pro návrh parametrů komponent. Třetí metoda umožňuje návrh analogových obvodů obsahujících také tranzistory. Metoda využívá hybridní přístup - EDA algoritmus pro syntézu topologie a metoda lokální optimalizace pro určení parametrů použitých komponent. Informace o topologii je v jednotlivých jedincích populace vyjádřena pomocí grafů a hypergrafů.

This work deals with part of the encryption algorithm, called S-box and its development. For its development is used evolutionary computing, such as classical genetic algorithm, Estimation of Distribution Algorithm, Cartesian genetic programming and multi-criteria VEGA and SPEA algorithms. This thesis aims to test the properties of substitution boxes to its evolutionary development. Firstly, the work deals with cryptography and issues of s-boxes. There are explained basic concepts and describes the selected criteria of safety. Next chapter explains evolutionary algorithms   and multi-criteria optimization. This knowledge is used to design and program implementation, which are described below. Finally discusses the application of the criteria studied. Discussed here is searching S-boxes in both single-criteria, and especially in multi-criteria genetic search.

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Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of morbidity, mortality, premature death and reduced quality of life for the citizens of the EU. It has been reported that CVD represents a major economic load on health care sys- tems in terms of hospitalizations, rehabilitation services, physician visits and medication. Data Mining techniques with clinical data has become an interesting tool to prevent, diagnose or treat CVD. In this thesis, Knowledge Dis- covery and Data Mining (KDD) was employed to analyse clinical and demographic data, which could be used to diagnose coronary artery disease (CAD). The exploratory data analysis (EDA) showed that female patients at an el- derly age with a higher level of cholesterol, maximum achieved heart rate and ST-depression are more prone to be diagnosed with heart disease. Furthermore, patients with atypical angina are more likely to be at an elderly age with a slightly higher level of cholesterol and maximum achieved heart rate than asymptotic chest pain patients. More- over, patients with exercise induced angina contained lower values of maximum achieved heart rate than those who do not experience it. We could verify that patients who experience exercise induced angina and asymptomatic chest pain are more likely to be diagnosed with heart disease. On the other hand, Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Decision Tree, Bagging and Boosting methods were evaluated by adopting a stratified 10 fold cross-validation approach. The learning models provided an average of 78-83% F-score and a mean AUC of 85-88%. Among all the models, the highest score is given by Radial Basis Function Kernel Support Vector Machines (RBF-SVM), achieving 82.5% ± 4.7% of F-score and an AUC of 87.6% ± 5.8%. Our research con- firmed that data mining techniques can support physicians in their interpretations of heart disease diagnosis in addition to clinical and demographic characteristics of patients.

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Partial dynamic reconfiguration of FPGAs has attracted high attention from both academia and industry in recent years. With this technique, the functionality of the programmable devices can be adapted at runtime to changing requirements. The approach allows designers to use FPGAs more efficiently: E. g. FPGA resources can be time-shared between different functions and the functions itself can be adapted to changing workloads at runtime. Thus partial dynamic reconfiguration enables a unique combination of software-like flexibility and hardware-like performance. Still there exists no common understanding on how to assess the overhead introduced by partial dynamic reconfiguration. This dissertation presents a new cost model for both the runtime and the memory overhead that results from partial dynamic reconfiguration. It is shown how the model can be incorporated into all stages of the design optimization for reconfigurable hardware. In particular digital circuits can be mapped onto FPGAs such that only small fractions of the hardware must be reconfigured at runtime, which saves time, memory, and energy. The design optimization is most efficient if it is applied during high level synthesis. This book describes how the cost model has been integrated into a new high level synthesis tool. The tool allows the designer to trade-off FPGA resource use versus reconfiguration overhead. It is shown that partial reconfiguration causes only small overhead if the design is optimized with regard to reconfiguration cost. A wide range of experimental results is provided that demonstrates the benefits of the applied method. / Partielle dynamische Rekonfiguration von FPGAs hat in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit von Wissenschaft und Industrie auf sich gezogen. Die Technik erlaubt es, die Funktionalität von progammierbaren Bausteinen zur Laufzeit an veränderte Anforderungen anzupassen. Dynamische Rekonfiguration erlaubt es Entwicklern, FPGAs effizienter einzusetzen: z.B. können Ressourcen für verschiedene Funktionen wiederverwendet werden und die Funktionen selbst können zur Laufzeit an veränderte Verarbeitungsschritte angepasst werden. Insgesamt erlaubt partielle dynamische Rekonfiguration eine einzigartige Kombination von software-artiger Flexibilität und hardware-artiger Leistungsfähigkeit. Bis heute gibt es keine Übereinkunft darüber, wie der zusätzliche Aufwand, der durch partielle dynamische Rekonfiguration verursacht wird, zu bewerten ist. Diese Dissertation führt ein neues Kostenmodell für Laufzeit und Speicherbedarf ein, welche durch partielle dynamische Rekonfiguration verursacht wird. Es wird aufgezeigt, wie das Modell in alle Ebenen der Entwurfsoptimierung für rekonfigurierbare Hardware einbezogen werden kann. Insbesondere wird gezeigt, wie digitale Schaltungen derart auf FPGAs abgebildet werden können, sodass nur wenig Ressourcen der Hardware zur Laufzeit rekonfiguriert werden müssen. Dadurch kann Zeit, Speicher und Energie eingespart werden. Die Entwurfsoptimierung ist am effektivsten, wenn sie auf der Ebene der High-Level-Synthese angewendet wird. Diese Arbeit beschreibt, wie das Kostenmodell in ein neuartiges Werkzeug für die High-Level-Synthese integriert wurde. Das Werkzeug erlaubt es, beim Entwurf die Nutzung von FPGA-Ressourcen gegen den Rekonfigurationsaufwand abzuwägen. Es wird gezeigt, dass partielle Rekonfiguration nur wenig Kosten verursacht, wenn der Entwurf bezüglich Rekonfigurationskosten optimiert wird. Eine Anzahl von Beispielen und experimentellen Ergebnissen belegt die Vorteile der angewendeten Methodik.