8.2 机器学习在时序预测中的应用
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8.2 机器学习在时序预测中的应用 第八章：STA 生态系统、工具与未来趋势 8.2 机器学习在时序预测中的应用：从经验直觉到数据驱动的时序理性 在静态时序分析（Static Timing Analysis, STA）长达四十年的发展史中，其方法论始终在“精确性”与“可扩展性”的张力之间艰难平衡。早期的STA依赖于晶体管级SPICE仿真校准的查表法（LUT-based delay models），随后演进为基于工艺角（corner）、电压、温度（PVT）三重维度的多维插值模型；
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