AI and TCAD for Inverse Design and Defect Discovery: From Simple Machine Learning to LLM
本文探讨了利用TCAD生成数据结合机器学习解决半导体器件设计与缺陷发现中的数据稀缺和高维度问题，展示了从简单机器学习到大语言模型的应用。
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Selected work
Representative Papers
Multimodal Takeover Requests for Drivers with Hearing Loss: Implications for AI-Enabled Communication in Automated Vehicles
研究通过驾驶模拟器测试了视觉-触觉提示对听力损失驾驶员响应接管请求的影响，发现这种多模态方法能有效提高反应速度和接管质量。
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AtlasNLP: A Country-Aware Atlas of Dataset Representation in NLP
研究通过构建AtlasNLP解决NLP数据集中国家代表性信息缺失问题，采用人工整理与大规模自动收集相结合的方法，揭示了数据集覆盖的不均衡性和地理不对称性。
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RL-based Network Slice Embedding over Space Division Multiplexed Elastic Optical Networks
本文针对SDM-EONs网络切片中计算资源与路由光谱资源管理脱节的问题，提出了一种路径约束的强化学习框架PPO-Full，通过联合优化计算节点选择和路由路径，在高负载下提高了请求接受率。
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A Unified Framework for Heterogeneity, Contamination, and Missing Data in Multivariate Regression
该研究提出了一种统一框架，通过扩展CG-CWM模型处理回归分析中的异质性、污染数据和缺失值问题，使用ECM算法进行参数估计。
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研究通过驾驶模拟器测试了视觉-触觉提示对听力损失驾驶员响应接管请求的影响，发现这种多模态方法能有效提高反应速度和接管质量。
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研究通过构建AtlasNLP解决NLP数据集中国家代表性信息缺失问题，采用人工整理与大规模自动收集相结合的方法，揭示了数据集覆盖的不均衡性和地理不对称性。
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本文针对SDM-EONs网络切片中计算资源与路由光谱资源管理脱节的问题，提出了一种路径约束的强化学习框架PPO-Full，通过联合优化计算节点选择和路由路径，在高负载下提高了请求接受率。
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A Unified Framework for Heterogeneity, Contamination, and Missing Data in Multivariate Regression
该研究提出了一种统一框架，通过扩展CG-CWM模型处理回归分析中的异质性、污染数据和缺失值问题，使用ECM算法进行参数估计。
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