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Generating Routing-Driven Power Distribution Networks With Machine-Learning Technique., , , , , , und . IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst., 36 (8): 1237-1250 (2017)Test Generation for Defect-Based Faults of Scan Flip-Flops., , , , , und . VTS, Seite 1-7. IEEE, (2023)Predicting Vt variation and static IR drop of ring oscillators using model-fitting techniques., , , , , , , und . ASP-DAC, Seite 426-431. IEEE, (2017)Methodology of generating dual-cell-aware tests., , , , , , , und . VTS, Seite 1-6. IEEE Computer Society, (2017)Rule Generation for Classifying SLT Failed Parts., , , , , und . VTS, Seite 1-7. IEEE, (2022)Path-Based Pre-Routing Timing Prediction for Modern Very Large-Scale Integration Designs., , , , , , , , und . ISQED, Seite 1-6. IEEE, (2022)Statistical methodology to identify optimal placement of on-chip process monitors for predicting fmax., , , , , und . ICCAD, Seite 116. ACM, (2016)Test Methodology for Defect-based Bridge Faults., , , , , , , , und . ITC-Asia, Seite 106-111. IEEE, (2020)Predicting Vt mean and variance from parallel Id measurement with model-fitting technique., , , , , , , , , und . VTS, Seite 1-6. IEEE Computer Society, (2016)A Model-Based-Random-Forest Framework for Predicting Vt Mean and Variance Based on Parallel Id Measurement., , , , , , , , , und . IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst., 37 (10): 2139-2151 (2018)