公开(公告)号：US20130031518A1

公开(公告)日：2013-01-31

申请号：US13191436

申请日：2011-07-26

申请人： Juan Andres Torres Robles ,  Salma Mostafa Fahmy ,  Peter Louiz Rezk Beshay ,  Kareem Madkour ,  Fedor G. Pikus ,  Jen-Yi Wuu ,  Duo Ding

发明人： Juan Andres Torres Robles ,  Salma Mostafa Fahmy ,  Peter Louiz Rezk Beshay ,  Kareem Madkour ,  Fedor G. Pikus ,  Jen-Yi Wuu ,  Duo Ding

IPC分类号： G06F17/50

CPC分类号： G06F17/5081

摘要： Aspects of the invention relate to hybrid hotspot detection techniques. The hybrid hotspot detection techniques combine machine learning classification, pattern matching and process simulation. A machine learning model, along with false hotspots and false non-hotspots for pattern matching, is determined based on training patterns. The determined machine learning model is then used to classify patterns in a layout design into three categories: preliminary hotspots, preliminary non-hotspots and potential hotspots. Pattern matching is then employed to identify false positives and false negatives in the first two categories. Process simulation is employed to identify boundary hotspots in the last category.

摘要翻译： 本发明的方面涉及混合热点检测技术。 混合热点检测技术结合机器学习分类，模式匹配和过程模拟。 基于训练模式确定机器学习模型，以及虚拟热点和虚拟非热点模式匹配。 然后使用确定的机器学习模型将布局设计中的图案分为三类：初步热点，初步非热点和潜在热点。 然后使用模式匹配来识别头两个类别中的假阳性和假阴性。 采用流程模拟来识别最后一类的边界热点。

公开(公告)号：US08504949B2

公开(公告)日：2013-08-06

申请号：US13191436

申请日：2011-07-26

申请人： Juan Andres Torres Robles ,  Salma Mostafa Fahmy ,  Peter Louiz Rezk Beshay ,  Kareem Madkour ,  Fedor G Pikus ,  Jen-Yi Wuu ,  Duo Ding

发明人： Juan Andres Torres Robles ,  Salma Mostafa Fahmy ,  Peter Louiz Rezk Beshay ,  Kareem Madkour ,  Fedor G Pikus ,  Jen-Yi Wuu ,  Duo Ding

IPC分类号： G06F17/50

CPC分类号： G06F17/5081

摘要： Aspects of the invention relate to hybrid hotspot detection techniques. The hybrid hotspot detection techniques combine machine learning classification, pattern matching and process simulation. A machine learning model, along with false hotspots and false non-hotspots for pattern matching, is determined based on training patterns. The determined machine learning model is then used to classify patterns in a layout design into three categories: preliminary hotspots, preliminary non-hotspots and potential hotspots. Pattern matching is then employed to identify false positives and false negatives in the first two categories. Process simulation is employed to identify boundary hotspots in the last category.

摘要翻译： 本发明的方面涉及混合热点检测技术。 混合热点检测技术结合机器学习分类，模式匹配和过程模拟。 基于训练模式确定机器学习模型，以及虚拟热点和虚拟非热点模式匹配。 然后使用确定的机器学习模型将布局设计中的图案分为三类：初步热点，初步非热点和潜在热点。 然后使用模式匹配来识别头两个类别中的假阳性和假阴性。 采用流程模拟来识别最后一类的边界热点。

公开(公告)号：US20120297294A1

公开(公告)日：2012-11-22

申请号：US13109021

申请日：2011-05-17

申请人： Matthew Robert Scott ,  Ming Zhou ,  Duo Ding ,  Xingping Jiang ,  Jonathan Y. Tien ,  Gang Chen ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Andrea Jessee

发明人： Matthew Robert Scott ,  Ming Zhou ,  Duo Ding ,  Xingping Jiang ,  Jonathan Y. Tien ,  Gang Chen ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Andrea Jessee

IPC分类号： G06F17/21 ,  G06F17/30

CPC分类号： G06F17/274 ,  G06F16/3329 ,  G06F17/273 ,  G06F17/2735 ,  G06F17/276

摘要： Architecture that utilizes web search implicitly to assist users in improving writing and associated productivity. The architecture extends the authoring experience of applications of office suite applications which can draw on a web search engine to offer contextual suggestions for revision, word auto-complete, and text prediction. Web-based research and reference to users is enabled as the user writes or revises text. Suggestions are made as to how to complete a phrase or sentence using data from networks such as the Internet or intranet, to how a user how revises a word or phrase in an already-written sentence using data from the network, and to problems in writing style/writing rules. Paragraph analysis is performed to find improper language usage or errors. Prediction and revision suggestions are extracted from web search or enterprise search document summaries, and intent of the user to obtain word completion, revision assistance, and prediction suggestions is identified.

摘要翻译： 利用网页搜索隐式地协助用户改进写作和相关生产力的体系结构。 该架构扩展了办公套件应用程序的创作经验，可以利用Web搜索引擎提供修订，字自动完成和文本预测的上下文建议。 当用户编写或修改文本时，可以启用基于Web的研究和用户参考。 建议如何使用来自诸如因特网或内联网之类的网络的数据来完成短语或句子，以及用户如何使用来自网络的数据修改已经写入的句子中的单词或短语，以及如何修改文字中的问题 风格/写作规则。 进行段落分析以查找不正确的语言使用或错误。 从网络搜索或企业搜索文档摘要中提取预测和修订建议，并确定用户获取单词完成，修订协助和预测建议的意图。