2021大學生編譯器大賽頒獎

『壹』 大學生應該會的軟體

我認為以下是我們大學生應該要會用的軟體。

視頻編輯

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『貳』 135編輯器積分兌換怎麼用

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『叄』 2021電氣版cadwen10安裝不出注冊機閃退

EDA作為集成電路產業的「掌上明珠」，是集成電路產業鏈中的重要一環，代表了當今集成電路設計的最新發展方向，成為當今的超大規模集成電路設計必不可少的工具。
無論是移動設備、雲數據中心、5G通信、無人駕駛、航空航天、醫學設備還是工業機器人，無不需要使用高性能的晶元。由於晶元設計環節繁多精細且復雜，人工設計無法做到面面俱到，故需要更加自動化更加智能的晶元設計工具即EDA，以對晶元進行輔助設計。
EDA提供包括設計、模擬、分析驗證等一系列晶元設計工具，通過硬體描述語言，EDA工具可以自動實現對電路邏輯的編譯、化簡、分割、布局、布線等流程。大大減少了晶元設計所需的時間和人力，進一步提升晶元的性能，同時大幅縮短了晶元迭代的周期，促進晶元行業的快速發展。
針對編譯、化簡、分割、布局、布線等流程的演算法設計與優化也成了EDA工具設計的重中之重。EDA工具的進步可以推動整個集成電路的創新和發展，但EDA產業對人才的依賴性比較大。EDA比賽是企業發掘新生力量的良好平台，包括CADAthlon、CAD Contest、ISPD Contest、TAU Contest、IWLS Programming Contest等世界頂級EDA大賽，大都是由產業界命題，貼近產業界的實際應用，讓參賽者了解EDA工具及其發展趨勢，以吸引更多的研究生進入到EDA領域。
為了讓大家對全球頂級EDA競賽有所了解，芯思想研究院（ChipInsights）對全球主要EDA競賽的情況進行了梳理，分享如下。
一、CADathlon@ICCAD
CADathlon Programming Contest@ICCAD被稱為EDA領域的「奧林匹克運動會」，始於2002年，是一項具有挑戰性的編程競賽。
CADathlon Programming Contest@ICCAD要求是全日制在校讀博士學位的CAD專業研究生參加，要求代表隊兩人一組，並在9小時內解決6個與EDA相關的難題。大賽為符合條件的參賽選手提供部分或全部費用。
CADathlon Programming Contest@ICCAD重點關注計算機輔助設計（CAD），尤其是電子設計自動化（EDA）前沿的實際問題。比賽強調CAD應用程序的演算法技術知識、解決問題和編程技巧以及團隊合作。CADathlon Programming Contest@ICCAD為學術界和工業界提供具有挑戰性的問題和對冉冉升起的EDA新星的獨特視角，有助於吸引頂尖研究生進入EDA領域。
CADathlon Programming Contest@ICCAD面向集成電路相關領域的全日制研究生，要求參賽隊伍運用自己的編碼和分析技巧來解決集成電路與系統中電子設計自動化，涉及電路設計與分析（Circuit Design and Analysis Physical Design）、物理設計和設計可製造性（Physical Design & Design for Manufacturability）、邏輯與高級綜合（Logic and High-Level Synthesis）、系統設計與分析（System Design and Analysis）、功能驗證和測試（Functional Verification）、新興技術（Bio-EDA、安全、人工智慧等）在EDA上的應用等多個方面的內容，需要參賽隊伍綜合運用EDA、計算機體系結構、及機器學習等各方面的知識解決問題。上述問題在以前的科學論文中有所描述。
獎項情況
由於部分年份的資料有缺失，統計存在不完整性，但整體分析還是有參考性。
CADathlon從舉辦以來，獎項主要由密歇根大學、伊利諾伊大學芝加哥分校、麻省理工學院、加利福尼亞大學伯克利分校、加利福尼亞大學洛杉磯分校、巴西南方大河聯邦大學、西班牙加泰羅尼亞理工大學、台灣大學、台灣交通大學等九所高校分享。
按地區來分，中國台灣是獲得第一名最多的地區，共計9.5個第一名；緊隨其後的是美國，共計8個第一名。
按高校來分，台灣大學自2007年參賽以來，在張耀文教授和黃鍾揚教授的帶領下，共獲得7.5個第一名（有一年和海外高校聯合組隊），成為CADathlon比賽獲得第一名最多的高校；密歇根大學和加利福尼亞大學各獲得三次，並列排名第二。
中國大陸參賽和獲獎情況
2018年，北京大學高能效計算與應用中心的博士研究生魏學超和張文泰獲得第一名，這是中國大陸在CADathlon比賽中的首個第一名，同時也是中國大陸在CADathlon唯一的一個獎項。
二、Contest@ISPD
國際物理設計研討會（International Symposium on Physical Design，ISPD）主要是交流思想和促進VLSI系統物理設計研究。ISPD將展示全球最先進的研究，涉及與ASIC和FPGA相關的傳統物理設計主題以及該領域的新興技術。
Contest@ISPD作為ISPD研討會的一部分，是全球三大頂尖國際物理設計學術競賽之一，由全球研究計算機科學的權威學會ACM（Association for Computing Machinery）所舉辦。
Contest@ISPD競賽於2005年首次舉辦，每年12月份由業界一流公司（IBM、Intel、Xilinx等）公布學術競賽題目，3月份提交研發成果和軟體系統，由業界公司負責提供測試電路，並測試參賽隊伍所提交的軟體系統，最後於3月底或4月初在年度ACM ISPD會議上公布競賽結果。
獎項情況
從2005年至2021年，Contest@ISPD共計頒發21個第一名。
按地區來分，美國獲得10個第一名，中國台灣獲得5個第一名，中國香港和巴西各獲得2個第一名，德國和加拿大各獲得1個第一名。
按高校來分，密歇根大學在Igor L. Markov教授帶領下獲得4.5個第一名，台灣交通大學獲得3個第一名，加利福尼亞大學獲得2.5第一名。
中國大陸參賽和獲獎情況
中國大陸自2010年首次參加Contest@ISPD，首支隊伍來自清華大學；直到2019年，中國大陸才收獲首個獎項，福州大學和台灣清華大學聯合組隊獲得第三名；2020年，西安電子科技大學和鴻芯微納聯隊獲得第二名，是Contest@ISPD舉辦競賽以來，中國大陸高校獲得的最好成績；2021年華中科技大學獲得第三名。
中國大陸高校在Contest@ISPD比賽中還未曾獲得第一名，希望多多加油。
三、TAU Contest
數字電路時序分析競賽「TAU Contest」始於2011年，是由國際計算機協會ACM所舉辦的專業賽事。每年10月由命題廠商公布競賽題目，次年2月提交模型和代碼程序。該賽題一般由IBM、Cadence、Synopsys、TMSC等國際頂尖公司參與命題，並通過標准測試電路來評選參賽隊伍所提交代碼程序，最後由「國際數字集成電路與系統的時序分析與綜合研討會（ACM International Workshop on Timing Issues in the Specification andSynthesis of Digital Systems）」公布競賽結果。
時序分析是貫穿整個數字電路設計流程的重要問題。近年競賽題目皆為當今產學界研究時序分析的重要議題，吸引了包括：清華大學、北京大學、東南大學、台灣清華大學、台灣交通大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校、德克薩斯大學奧斯汀分校、德克薩斯農工大學、等國內外頂尖高校和團隊的參與，多年來已成為電子設計自動化領域（EDA）的知名競賽。
從2011年至2021年共有來自8個國家和地區的30所高校和研究機構參賽。
獎項情況
TAU Contest總計頒發11個第一名。
按地區來分，中國台灣獲得4個第一名，美國獲得3個第一名，希臘獲得2個第一名，中國大陸和印度各獲得1個第一名。
按高校來分，台灣交通大學在江蕙如教授的帶領下共獲得4個第一名（其中有兩年與台灣大學聯合組隊）；伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校獲得3個第一名。
中國大陸參賽和獲獎情況
中國大陸只參加過6屆比賽，分別是清華大學（2011年、2012年、2013年）、北京大學（2014年）、東南大學（2020年、2021年）。
2011年在首屆全球TAU Contest中，清華大學團隊獲得首個第一名，是中國大陸在各大EDA競賽中獲得首個第一名；2012年，該團隊繼續參賽，可惜落後於伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校團隊，只獲得第二名。
從2013年到2019年中國大陸一直與該獎項無緣，主要是因為中國大陸在時序分析方面研究的人員少，導致參賽也少。
2020年開始，東南大學ASIC中心團隊連續兩年進入前三，獲得提名獎。
四、CAD Contest@ICCAD
CAD Contest@ICCAD（國際計算機輔助設計會議）演算法競賽作為EDA領域的年度盛事，是EDA領域影響范圍最廣、影響力最大的國際學術競賽，一直受到國際學術界與工業界的廣泛關注。
CAD Contest@ICCAD演算法競賽前身為中國台灣1999年開始的省內CAD比賽，CAD比賽每年都吸引數百名台灣各大學院校相關科系師生參與，為台灣的EDA領域和半導體行業培養了大量人才。目前中國台灣還保留有CAD比賽省內賽。
從2012年起，CAD比賽得到了IEEE CEDA和ACM的支持，成為了國際化賽事，升級為CAD Contest@ICCAD，由IEEE CEDA、ACM SIGDA和工業界Cadence、Synopsys等共同贊助。
CAD Contest@ICCAD每年舉行一次，針對當前集成電路設計自動化所面臨的亟需解決的問題，每年有三道不同的賽題，賽題均來自Cadence、Synopsys、Siemens EDA、Nvidia、IBM等全球著名EDA或半導體公司的真實業務場景，期望對目前集成電路工業界遇到的最困難的設計問題研發出更好的解決辦法，競賽的結果可以直接轉化為工業界的解決方案，對集成電路計算機輔助設計領域的發展有很大的促進作用。
CAD Contest@ICCAD於每年2月公布競賽題目，5月報名截止，參賽團隊需在6月和6月分別提交「alpha test」和「beta test」版本，並於8月提交最終研發成果和競賽軟體系統。之後，所提交的軟體系統由工業界公司負責測試，並在每年11 月召開的ICCAD會議上公布最終競賽結果。
賽題針對集成電路設計、製造與測試等環節中的核心演算法難題，如邏輯綜合、布局布線、等價驗證、時序分析等，覆蓋了EDA前端（front-end）和後端（back-end），同時出題公司會提供工業級數據進行測試。參賽者可以參加一道或多道題目。經過數月的激烈競爭，最終獎項會在ICCAD會議上揭曉和頒布。
自2012年CAD Contest@ICCAD首次舉辦以來，平均每年有來自10+個國家和地區的100+支隊伍參賽，帶動了學術界和工業界的緊密合作。在競賽結束後，它所提供的實際問題和工業數據也為EDA研究提供了方向。CAD Contest@ICCAD促進了富有成效的產學合作，並在頂級會議和期刊上發表了數百篇論文。CAD Contest@ICCAD無疑促進了EDA研究並不斷增強其影響力。
參賽的高校包括斯坦福大學、麻省理工學院、東京大學、德州大學奧斯汀分校、猶他大學、香港中文大學、清華大學、復旦大學、福州大學、華中科技大學、台灣大學等。
截止2021年，共有來自26個國家和地區約1200支隊伍參賽。其中中國大陸、中國香港、中國台灣、美國等四個國家和地區自2012年連續10年有隊伍參賽；自2013年開始，俄羅斯、巴西連續9年有隊伍參賽。近三年來更是吸引了馬來西亞、越南、印度尼西亞、尼泊爾、孟加拉國等多個南亞國家組隊參賽。組隊參賽的國家和地區由2012年的7個增加至約20個，隊伍由2012年的56支增加至約200支。
獎項情況
由於獎項並列和空缺的原因，2012年至2021年10年間，共產生了31個第一名（其中2013年的Problem B產生了兩個第一名）、30個第二名（2013年有空缺，2019年有並列）、28個第三名（2019年和2021年有空缺），前三名合計89個，中國大陸、中國香港、中國台灣等華人圈前三名總數75個，約占前三名總數的84%。
按地區來分，美國獲得3個第一名，巴西獲得2個第一名，俄羅斯和伊朗各獲得1個第一名；中國大陸、中國香港、中國台灣共計獲得24個第一名，其中中國大陸獲得4個第一名，中國香港獲得11個第一名，中國台灣獲得9個第一名，合計占第一名總數31個的78%。
按學校分，香港中文大學在黃定發教授、楊鳳如教授和余備教授的帶領下，共計獲得11個第一名，成績遙遙領先於全球其他頂級高校；福州大學、台灣中正大學、台灣大學各有3個第一名，華中科技大學、台灣清華大學、台灣交通大學、台灣中央大學、美國加州大學伯克利分校、美國密歇根大學、美國卡內基梅隆大學、俄羅斯莫斯科羅蒙諾索夫國立大學、巴西聖卡塔琳娜聯邦大學、巴西南大河聯邦大學、伊朗沙希德巴霍納爾克爾曼大學各1次。
中國大陸參賽和獲獎情況
中國大陸的4個第一名分別是福州大學和華中科技大學取得，其中福州大學在2017年、2018年、2019年連續三年奪得第一名，華中科技大學2021年首次參賽就獲得第一名。
2017年，福州大學團隊首次獲得第一名，這也是該賽事有史以來中國大陸首次獲得第一名。本次福州大學參加的ICCAD競賽題目Multi-deck Standard Cell Legalization是由明導公司（Mentor Graphics，現Siemens EDA）與美國美高森美公司（Micosemi）共同出題。此問題是當前集成電路先進製程下集成電路設計自動化所面臨的難題之一，福州大學團隊將題目要求的所有例子全部解出，並且每組測試數據都得到最好的結果，體現出團隊所設計的演算法的巨大優勢。
2018年，福州大學團隊第二次獲得第一名。本次福州大學參加的ICCAD競賽題目Timing-aware fill insertion是由美國新思科技（Synopsys）出題。此問題是當前集成電路先進製程下集成電路設計自動化和製造所面臨的難題之一，旨在為每個金屬層填充適當的金屬填料，使得填充的結果滿足所有的設計規則（包括最小間距、最大填充長度等）和密度約束且關鍵線網的總電容和運行時間等目標盡可能小。
2019年，福州大學團隊第三次獲得第一名。這是福州大學團隊三年來在該賽事上取得的第三個冠軍。本次福州大學參加的ICCAD競賽題目System-level FPGA routing with timing division multiplexing technique是由美國新思科技（Synopsys）出題。此問題是系統級FPGA布線問題的時間復用技術所帶來的延時問題，旨在為FPGA中每個網路布線使其滿足連通性，並為每個連接信號分配傳輸速率使同連接線上的分配滿足傳輸約束且使系統的最大延時和運行時間目標盡可能小。
2021年，華中科技大學團隊獲得第一名。本次比賽是該團隊首次參加該項賽事。華中科技大學參加的ICCAD競賽題目Routing with Cell Movement Advanced由美國新思科技（Synopsys）台灣分公司出題。其中，布局過程需將一系列電路單元放置於給定的長方體空間中；而布線過程則需將屬於同一個網的單元引腳用導線連接起來。參賽演算法需要在考慮空間容量、電壓區、最小布線層、金屬層布線方向等眾多真實約束的情況下，確定每個單元在晶元內的位置，並同時為每個網規劃無短路、無斷路的信號傳輸路徑，使得導線的加權總長度最短。該賽題充分體現了此次競賽對EDA產業界的重要現實意義。團隊所設計的啟發式優化演算法，在冗餘導線檢測、布線環路消除、並行化鄰域評估加速、布局調整最優移動區域識別等多項關鍵技術上實現了突破。
其他獎項包括：復旦大學獲得1次第二名和2次第三名；西安電子科技大學獲得1次第三名。
五、Programming Contest@IWLS
Programming Contest@IWLS始於2017年，是由IEEE/ACM International Workshop on Logic & Synthesis（IWLS）舉辦的程序研發競賽，以邏輯綜合（Logic Synthesis）和工具研發為競賽主題。
每年的競賽由業界一流公司（Synopsys、Xilinx、Google等）公布競賽題目，期望透過邏輯綜合緩解電路設計方面的挑戰。
獎項情況
按地區來分，中國台灣獲得2個第一名（2018年、2019年），美國獲得1.5個第一名（2020年和日本高校合作，2021年），巴西獲得1個第一名（2017年），日本獲得0.5個第一名（2020年和美國高校合作）。
按高校來分，台灣大學團隊獲得2個第一名（2018年、2019年）及兩個第二名（2017年、2021年）的成績，居全球高校第一。
中國大陸參賽和獲獎情況
2019年，上海交通大學密歇根學院的孟暢獲得第二名的成績，這是中國大陸高校在該賽事中取得的最好成績。
六、競賽對產業的影響
相關競賽成果有的進行了產業化，對於EDA產業產生了促進作用。
伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校團隊在2015年首次提出時序分析引擎OpenTimer，2019年推出第二代OpenTimer。
台灣大學團隊提出的mixed-size placement工具NTUplace連續兩代進行了產業化，2008年NTUplace3技轉思源科技（SpringSoft）成為Custom Digital Placer（Laker）的核心引擎；2015年NTUplace4技轉至達科技（Maxeda）。
福州大學團隊在CAD Contest@ICCAD大賽中提出的6T&6T PPNN單元布局方法已轉讓給華大九天，並已集成到華大九天的新一批產教融合解決方案工具中。
七、華人在大賽中的整體表現
根據芯思想研究院梳理的各大競賽獲獎數據，打眼一看，滿篇都是華人的名字。
CADAthlon、CAD Contest、ISPD Contest、TAU Contest、IWLS Programming Contest等各大EDA競賽共計頒發了91個第一名，其中全部由華人組成的團隊獲得59個，佔比65%；共計頒發了82個第二名，其中全部由華人組成的團隊獲得62個，佔比76%；共計頒發了61個第三名，其中全部由華人組成的團隊獲得45個，佔比74%；合計前三234個，華人團隊166個，合計佔比71%。
從地區來看，在CADAthlon、CAD Contest、ISPD Contest、TAU Contest、IWLS Programming Contest等各大賽事中，中國台灣共獲得28.5個第一名，位居全球第一；前三獎項累計獲得96個，位居全球第一。中國香港在各大賽事中共獲得13個第一名，位居全球第二；前三獎項累計獲得30個，位居全球第二。中國大陸在各大賽事中共獲得6個第一名，位居全球第四；前三獎項累計獲得15個，位居全球第四。
從高校來看，台灣大學在各大賽事中均獲得過第一名，獨立獲得13個第一名，和台灣交通大學合作獲得2個第一名，和洛桑聯邦理工學院合作獲得1個第一名，總計獲得14.5個第一名，前三獎項累計獲得50.5個。香港中文大學在CADAthlon、CAD Contest、ISPD Contest賽事中均獲得過獎項，總計獨立獲得13次第一名，其中在CAD Contest@ICCAD競賽中獲得11個第一名，遙遙領先全球其他高校；在Contest@ISPD競賽中獲得2個第一名，前三獎項累計獲得30個。台灣交通大學總計獲得8個第一名，前三獎項累計獲得17.5個；台灣清華大學總計獲得2個第一名，前三獎項累計獲得15.5個。
八、獲獎隊員的去向（部分）
CADathlon@ICCAD 2007第一名獲獎者台灣大學的陳東傑（Tung-Chieh Chen）畢業後加入思源科技；2015年和張耀文教授依託NTUplace4架構聯合創辦Maxeda至達科技，擔任CEO；
Contest@ISPD2009第一名獲獎者台灣交通大學的Wen-Hao Liu（2013年博士畢業）現任職於Cadence；
TAU Contest 2011第一名獲獎者清華大學的楊建磊2014年畢業後到美國匹茲堡大學智能進化實驗室從事博士後研究，2016年任教於北京航空航天大學；
CAD Contest@ICCAD 2012、2013、2014第一名獲獎者香港中文大學的魏星（Xing Wei，2014年博士畢業）、刁屹（Yi Diao，2015年博士畢業）、林德基（Tak-Kei Lam，2013年博士畢業）和吳有亮教授於2014年聯合創立了EDA公司奇捷科技（Easy-Logic），推出的自動處理Functional ECO問題的EDA工具EasyECO可以在Premask、Postmask等多個階段進行邏輯修正操作，並且已經支持7納米的先進工藝；
CAD Contest@ICCAD 2012第二名獲得者德克薩斯大學奧斯汀分校的余備（Bei Yu）現任教於香港中文大學；近年其團隊在國際EDA大賽中勢頭很猛；
CAD Contest@ICCAD 2013第一名獲獎者香港中文大學的Jian Kuang（2016年博士畢業）畢業後加入Facebook；
CAD Contest@ICCAD 2013第一名獲獎者香港中文大學的Wing-Kai Chow（2018年博士畢業）畢業後加入Cadence；
CAD Contest@ICCAD 2013第一名獲獎者香港中文大學的賀旭（Xu He）畢業後任教於湖南大學信息科學與工程學院；
TAU Contest 2014第一名獲獎者伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的黃琮蔚（Tsung-Wei Huang）畢業後任教於猶他大學電氣與計算機工程系；
CAD Contest@ICCAD 2015第一名獲獎者香港中文大學的陳耿傑（Gengjie Chen，2019年博士畢業）畢業後加入鴻芯微納，2020年10月加入華為；
TAU Contest 2015第一名獲獎者台灣交通大學的Pei-Yu Lee先後就職於至達科技、新思科技，現任職於Cadence；
CAD Contest@ICCAD 2016第一名獲獎者香港中文大學的貝澤華（Chak-Wa Pui，2019年博士畢業）畢業後加入Cadence；2021年3月加入華為諾亞方舟實驗室；
CAD Contest@ICCAD 2016第一名獲獎者香港中文大學的塗沛珊（Peishan Tu）畢業後留校；
CAD Contest@ICCAD 2017第一名獲獎者福州大學的朱自然（Ziran Zhu）畢業後任教於東南大學ASIC中心；
Contest@ISPD 2017第一名獲獎者德克薩斯大學奧斯汀分校的林亦波（Yibo Lin，2018年博士畢業）畢業後任教於北京大學信息科學技術學院；
CAD Contest@ICCAD 2018第一名獲獎者香港中文大學的陳勁松（Jingsong Chen，2021年博士畢業）畢業後加入華為；
九、中國大陸高校的EDA研究
從各大賽事的參賽隊伍也可以大致看出，中國大陸高校對EDA的研究方向。由於1994年至2008年，中國大陸在EDA領域有差不多十五年的低迷期。很多高校失去了EDA的研究條件和生存環境，使得很多項目搞不下去，老師開始轉型，導致高校從事EDA研究的人員越來越少。
中國大陸有北京大學、清華大學、福州大學、華中科技大學、復旦大學、東南大學、上海交通大學、西安電子科技大學等八所高校在各大EDA競賽中獲得獎項，其中僅有北京大學、清華大學、福州大學、華中科技大學等四所高校在各大競賽中獲得過第一名。
目前，中國大陸設有EDA相關研究方向的高校主要有：
清華大學是國內較早從事EDA研究的高校，洪先龍教授和邊計年教授做物理實現和邏輯綜合，兩位老先生的學生大部分去了三大EDA公司。清華大學當前的研究方向包括邏輯綜合、布局布線、電源網路等，2010年初期三次參加TAU Contest競賽，目前主要以CAD Contest@ICCAD和Contest@ISPD競賽為主。
北京大學研究方向包括布局布線、FPGA設計自動化的可重構演算法。多次出現在CADathlon@ICCAD、Contest@ISPD和TAU賽場。
復旦大學當前的研究方向包括物理實現、參數提取、邏輯綜合、可製造性設計等方向。復旦大學已經多次出現在CAD Contest@ICCAD賽場。
福州大學早期EDA研究始於范更華教授和朱文興教授，當前的研究方向主要是物理實現。福州大學團隊曾連續三年在CAD Contest@ICCAD奪冠。
東南大學目前研究方向是亞閾值和近閾值相關的時序分析，2020年和2021年連續兩年參加TAU Contest競賽，均進入前三。2020年和國微集團成立EDA聯合實驗室，瞄準EDA共性技術研發。
西安電子科技大學在國內較早開始從事成品率分析演算法的研究，並且一直在寬禁帶半導體的器件建模、可靠性分析等領域有深入的研究和突出的成果，為國內相關EDA工具的研究培養了大量人才。在2019年和囯微建立EDA研究院之後，開始進入布局布線和原型驗證領域。2020年首次在國際EDA賽場亮相，就取得Contest@ISPD第二名和CAD Contest@ICCAD第三名的成績。
上海交通大學研發出我國首套系列化「射頻集成電路EDA商用軟體工具」，功能涵蓋射頻電路電磁和多物理特性建模模擬、自動化綜合設計、多性能多功能協同設計等；近幾年從國外引進新人，開始研發高層次邏輯綜合。
十、結語
拿到國際EDA競賽的第一名，更多的是體現了對晶元產業科研投入和人才培養的的提升，還不能等同於國產EDA技術的突破，畢竟這些競賽就是由新思科技（Synopsys）、楷登電子（Cadence）、Siemens EDA（原Mentor）等EDA巨頭提出的問題，問題的解決更加完善三巨頭的產品。
目前中國大陸EDA比賽也逐漸增多，比如中國電子學會主辦、ICisC運營的「集成電路EDA設計精英挑戰賽」，工信部人才交流中心主辦的「全國大學生集成電路創新創業大賽」的華大九天賽道，中國學位與研究生教育學會、中國科協青少年科技中心聯合主辦的中國研究生創「芯」大賽也增設EDA演算法賽題，以及工信部等五部委主辦的全國工業和信息化技術技能大賽集成電路EDA開發應用賽項也在2021年開賽，這些大賽都將促進中國大陸EDA產業的發展。
筆者認為，為了加強和國際EDA賽事的銜接，也為了有更多隊伍參與國際大賽，中國大陸可以參照國際EDA賽事的賽制，以國際賽事的賽題為基礎，增加中國大陸EDA公司的賽題，組織各大國際賽事的國內挑戰賽，以鼓勵高校學生熱積極參與競賽。
我們更期待的是像華大九天等公司未來也能成為ICCAD競賽的出題者，或者更進一步中國大陸主辦的EDA會議和競賽也能進入到國際頂級行列。
致謝
本文在寫作過程得到東南大學國家ASIC工程中心楊軍老師、朱自然老師、閆浩老師，西南交通大學信息科學與技術學院邸志雄老師，上海交通大學錢煒慷老師，以及香港中文大學余備老師團隊的幫助，在此一並致謝。
學習IC設計好課，就在創芯大講堂

『肆』 arcgis10.2編輯器工具條顯示不出來我已經勾選了「編輯器」

反復點擊工具欄彈出的那個菜單中的編輯器，選中，反選中，或者點擊圖片中的那個圖標，

要素標記工具

另外感謝AustGiser的解答：在資源管理器中找到找到Normal.mxt文件

（文件位於C:.2ArcMapTemplates）。把Normal.mxt文件刪除，然後打開ArcGIS10.2後問題解決。2021年3月4日

『伍』 工程師都用那款文本編輯器

這個問題看自身工作需要，如果你是平時用用，沒有特殊要求的話，建議你用notepad++、等一類軟體就可以了；
如果你有鑽研的精神，建議你用vim或者是emacs；
如果追求界面可視一體化的多功能快捷命令推薦PNEdit

『陸』 交叉編譯器 arm-linux-gnueabi 和 arm-linux-gnueabihf 的區別

自己之前一直沒搞清楚這兩個交叉編譯器到底有什麼問題,特意google一番,總結如下,希望能幫到道上和我有同樣困惑的兄弟…..
一. 什麼是ABI和EABI
1) ABI: 二進制應用程序介面(Application Binary Interface (ABI) for the ARM Architecture)
在計算機中，應用二進制介面描述了應用程序（或者其他類型）和操作系統之間或其他應用程序的低級介面.
ABI涵蓋了各種細節，如：
數據類型的大小、布局和對齊;
調用約定（控制著函數的參數如何傳送以及如何接受返回值），例如，是所有的參數都通過棧傳遞，還是部分參數通過寄存器傳遞；哪個寄存器用於哪個函數參數；通過棧傳遞的第一個函數參數是最先push到棧上還是最後；
系統調用的編碼和一個應用如何向操作系統進行系統調用；
以及在一個完整的操作系統ABI中，目標文件的二進制格式、程序庫等等。
一個完整的ABI，像Intel二進制兼容標准 (iBCS) ，允許支持它的操作系統上的程序不經修改在其他支持此ABI的操作體統上運行。
ABI不同於應用程序介面（API），API定義了源代碼和庫之間的介面，因此同樣的代碼可以在支持這個API的任何系統中編譯，ABI允許編譯好的目標代碼在使用兼容ABI的系統中無需改動就能運行。
2) EABI: 嵌入式ABI
嵌入式應用二進制介面指定了文件格式、數據類型、寄存器使用、堆積組織優化和在一個嵌入式軟體中的參數的標准約定。
開發者使用自己的匯編語言也可以使用EABI作為與兼容的編譯器生成的匯編語言的介面。
支持EABI的編譯器創建的目標文件可以和使用類似編譯器產生的代碼兼容，這樣允許開發者鏈接一個由不同編譯器產生的庫。
EABI與關於通用計算機的ABI的主要區別是應用程序代碼中允許使用特權指令，不需要動態鏈接（有時是禁止的），和更緊湊的堆棧幀組織用來節省內存。廣泛使用EABI的有Power PC和ARM.
二. gnueabi相關的兩個交叉編譯器: gnueabi和gnueabihf
在debian源里這兩個交叉編譯器的定義如下:
gcc-arm-linux-gnueabi – The GNU C compiler for armel architecture
gcc-arm-linux-gnueabihf – The GNU C compiler for armhf architecture
可見這兩個交叉編譯器適用於armel和armhf兩個不同的架構, armel和armhf這兩種架構在對待浮點運算採取了不同的策略(有fpu的arm才能支持這兩種浮點運算策略)
其實這兩個交叉編譯器只不過是gcc的選項-mfloat-abi的默認值不同. gcc的選項-mfloat-abi有三種值soft,softfp,hard(其中後兩者都要求arm里有fpu浮點運算單元,soft與後兩者是兼容的，但softfp和hard兩種模式互不兼容)：
soft : 不用fpu進行浮點計算，即使有fpu浮點運算單元也不用,而是使用軟體模式。
softfp : armel架構(對應的編譯器為gcc-arm-linux-gnueabi)採用的默認值，用fpu計算，但是傳參數用普通寄存器傳，這樣中斷的時候，只需要保存普通寄存器，中斷負荷小，但是參數需要轉換成浮點的再計算。
hard : armhf架構(對應的編譯器gcc-arm-linux-gnueabihf)採用的默認值，用fpu計算，傳參數也用fpu中的浮點寄存器傳，省去了轉換, 性能最好，但是中斷負荷高。
把以下測試使用的c文件內容保存成mfloat.c：
#include <stdio.h>
int main(void)
{
double a,b,c;
a = 23.543;
b = 323.234;
c = b/a;
printf(「the 13/2 = %f\n」, c);
printf(「hello world !\n」);
return 0;
}
1)使用arm-linux-gnueabihf-gcc編譯，使用「-v」選項以獲取更詳細的信息:
# arm-linux-gnueabihf-gcc -v mfloat.c
COLLECT_GCC_OPTIONS=』-v』 『-march=armv7-a』 『-mfloat-abi=hard』 『-mfpu=vfpv3-d16′ 『-mthumb』
-mfloat-abi=hard，可看出使用hard硬體浮點模式。
2)使用arm-linux-gnueabi-gcc編譯:
# arm-linux-gnueabi-gcc -v mfloat.c
COLLECT_GCC_OPTIONS=』-v』 『-march=armv7-a』 『-mfloat-abi=softfp』 『-mfpu=vfpv3-d16′ 『-mthumb』
-mfloat-abi=softfp，可看出使用softfp模式。
三. 拓展閱讀
下文闡述了ARM代碼編譯時的軟浮點(soft-float)和硬浮點(hard-float)的編譯以及鏈接實現時的不同。從VFP浮點單元的引入到軟浮點(soft-float)和硬浮點(hard-float)的概念
VFP (vector floating-point)
從ARMv5開始，就有可選的 Vector Floating Point (VFP) 模塊，當然最新的如 Cortex-A8, Cortex-A9 和 Cortex-A5 可以配置成不帶VFP的模式供晶元廠商選擇。
VFP經過若干年的發展，有VFPv2 (一些 ARM9 / ARM11)、 VFPv3-D16（只使用16個浮點寄存器，默認為32個）和VFPv3+NEON (如大多數的Cortex-A8晶元) 。對於包含NEON的ARM晶元，NEON一般和VFP公用寄存器。
硬浮點Hard-float
編譯器將代碼直接編譯成發射給硬體浮點協處理器（浮點運算單元FPU）去執行。FPU通常有一套額外的寄存器來完成浮點參數傳遞和運算。
使用實際的硬體浮點運算單元FPU當然會帶來性能的提升。因為往往一個浮點的函數調用需要幾個或者幾十個時鍾周期。
軟浮點 Soft-float
編譯器把浮點運算轉換成浮點運算的函數調用和庫函數調用，沒有FPU的指令調用，也沒有浮點寄存器的參數傳遞。浮點參數的傳遞也是通過ARM寄存器或者堆棧完成。
現在的Linux系統默認編譯選擇使用hard-float，即使系統沒有任何浮點處理器單元，這就會產生非法指令和異常。因而一般的系統鏡像都採用軟浮點以兼容沒有VFP的處理器。
armel ABI和armhf ABI
在armel中，關於浮點數計算的約定有三種。以gcc為例，對應的-mfloat-abi參數值有三個：soft,softfp,hard。
soft是指所有浮點運算全部在軟體層實現，效率當然不高，會存在不必要的浮點到整數、整數到浮點的轉換，只適合於早期沒有浮點計算單元的ARM處理器；
softfp是目前armel的默認設置，它將浮點計算交給FPU處理，但函數參數的傳遞使用通用的整型寄存器而不是FPU寄存器；
hard則使用FPU浮點寄存器將函數參數傳遞給FPU處理。
需要注意的是，在兼容性上，soft與後兩者是兼容的，但softfp和hard兩種模式不兼容。
默認情況下，armel使用softfp，因此將hard模式的armel單獨作為一個abi，稱之為armhf。
而使用hard模式，在每次浮點相關函數調用時，平均能節省20個CPU周期。對ARM這樣每個周期都很重要的體系結構來說，這樣的提升無疑是巨大的。
在完全不改變源碼和配置的情況下，在一些應用程序上，使用armhf能得到20%——25%的性能提升。對一些嚴重依賴於浮點運算的程序，更是可以達到300%的性能提升。
Soft-float和hard-float的編譯選項
在CodeSourcery gcc的編譯參數上，使用-mfloat-abi=name來指定浮點運算處理方式。-mfpu=name來指定浮點協處理的類型。
可選類型如fpa，fpe2，fpe3，maverick，vfp，vfpv3，vfpv3-fp16，vfpv3-d16，vfpv3-d16-fp16，vfpv3xd，vfpv3xd-fp16，neon，neon-fp16，vfpv4，vfpv4-d16，fpv4-sp-d16，neon-vfpv4等。
使用-mfloat-abi=hard (等價於-mhard-float) -mfpu=vfp來選擇編譯成硬浮點。使用-mfloat-abi=softfp就能兼容帶VFP的硬體以及soft-float的軟體實現，運行時的連接器ld.so會在執行浮點運算時對於運算單元的選擇，
是直接的硬體調用還是庫函數調用，是執行/lib還是/lib/vfp下的libm。-mfloat-abi=soft （等價於-msoft-float）直接調用軟浮點實現庫。
在ARM RVCT工具鏈下，定義fpu模式：
–fpu softvfp
–fpu softvfp+vfpv2
–fpu softvfp+vfpv3
–fpu softvfp+vfpv_fp16
–fpu softvfp+vfpv_d16
–fpu softvfp+vfpv_d16_fp16.
定義浮點運算類型
–fpmode ieee_full : 所有單精度float和雙精度double的精度都要和IEEE標准一致，具體的模式可以在運行時動態指定；
–fpmode ieee_fixed ： 舍入到最接近的實現的IEEE標准，不帶不精確的異常；
–fpmode ieee_no_fenv ：舍入到最接近的實現的IEEE標准，不帶異常；
–fpmode std ：非規格數flush到0、舍入到最接近的實現的IEEE標准，不帶異常；
–fpmode fast ： 更積極的優化，可能會有一點精度損失。

『柒』 實況足球2021球員編輯器出現這個怎麼辦

謝邀，剛好調打擊感調的感到厭煩了，來回答個其他方向的問題調整一下狀態。實際上，對於足球游戲（包括其他所有的團隊型體育游戲）而言，數值設定並不是其中需要特別關注的難點所在——真正的難點在於錯綜復雜的動作狀態機，AI決策樹以及祈禱物理引擎不要出各種神奇的bug等等。數值本身，只是在系統允許的范圍體系內，修正不同具體單位的不同表現，使其能更符合設計者的製作意圖而已。所以，在製作過程中，首先是決定在這個模型系統中，一共存在哪些參數——包含可見和不可見的，可見的比如題主寫到的進攻，射門力量，靈活等等，也包含了一些外在表現的參數，比如身高體重等等，而不可見的部分會包含比如視野，穩定性，大賽發揮程度，受傷耐性，職業素養等等，不同的游戲有不同的劃分體系，但所有的參數都嚴格被契合在比賽引擎這個大框架體系之下。之後，就是定系參數的有效值域，每個公司每個系列都會有自己的值域定義習慣，比如EA系的游戲習慣採用[1,100]作為有效值域，而隸屬於SEGA的Sports Interactive則喜歡用[1,20]這個范圍區間（不過有興趣深究的朋友可能會發現，不管外部數值如何呈現，多數游戲的實際後台生效范圍都是[1,127]）。有了總數值范圍之後，就是對其進行分檔定義。舉個實例來說，比如我們可以定義，綜合實力在[1,59]范圍內的為默默無聞的球員，[60,69]為小有名氣的球員，[70,79]為著名球員，[81,89]為洲際級別的球星，而最終[90,100]則可以是國際巨星。在完成了上一步之後，我們終於可以開始對球員能力進行初步設定了，拿C羅舉例好了，首先我們認為他是國際巨星，綜合實力是97——對的，首先我們不是看某個球員的某項基本參數有多高，而是先決定其綜合數值。至於這個終值是怎麼定的——很遺憾，是拍腦門的。就好比某英國公司出產的游戲中，英國球員實力普遍強於德國球員法國球員義大利球員——沒有人可以完全公平公正公開的提出一個讓所有人滿意的方案，所以基本上，這種設定的主觀性是非常強列的，最終開發組提出的也不過是一個讓自己內部覺得滿意的方案而已。在完成了綜合實力設定之後，就可以開始具體數值的設定了。在這部分工作中，也是以先分檔，再定性，後排序的順序完成的。舉例來說就是，還是C羅，我們先來設定速度值好了，分檔數值參見綜合部分，毋庸置疑C羅是個速度極快的球員，所以他的速度應該在90以上，參考世界上幾匹著名的快馬，貝爾沃爾科特馬丁斯羅本奧巴梅揚比亞比亞尼等等，我們可以將其速度設為94，不要笑，多數體育游戲中的數值就是這么來的，至於以EA的財大氣粗，是不是真的找了那麼多俱樂部的真實體測數據來真是計算這個就不得而知了，畢竟即便有這部分數據也只能包含所需全部數據中的一小部分。不過一般來說，這么做不劃算也沒太大價值。而對於哪些在速度上不那麼出眾的球員，就不用這么麻煩了，你覺得讓施魏因施泰格和皮爾洛比慢這種事情會有人有興趣去做么？用上面的方式，將每個球員在其場上位置上的關鍵數值（比如前鋒的速度射門頭槌冷靜，後衛的防守站位盯人搶斷等等）設置完畢以後，再大致調整其餘參數，使其最終綜合數值能符合一開始設定的數值（成熟的項目中，對於這部分未填充數據實際上是有按照規則自動生成的工具的），這個球員的屬性設置就完成了——當然這其中也充滿了不同的數據人員之間的撕逼論戰的過程。上面這么多大實話可能會讓某些朋友失望——什麼，球員屬性就是這么來的？怪不得我的XXX數值還不如那個XXX，果然不科學不客觀不靠譜！！！但是朋友你知道么，EA每年需要維護的球員數值少說在2W以上，而以龐大資料庫而聞名的Sports Interactive統計的球員和雇員數據合計超過30W，你覺得這些公司會有多少人力專門投放在這方面才能把數值做到足夠的「真實客觀」？至於說某些球星在游戲中擁有符合其顯示特點的表現，實際上是針對少量著名球星做了特殊處理的結果（比如PES和FIFA中都存在的球員專屬動作，也包含FM中能看到的球員習慣等等），而不純粹是數值在這其中發揮了作用。最後補充一下，在足球界本身的確有大量專業的數據採集和分析，但是這些主要是用於科學研究和輔助訓練，少量被貢獻於媒體報道，並不實際用於游戲製作，原因主要在於，首先數據工作需要消耗大量人力物力，即便是大科研機構和大俱樂部，也只是根據需要在小范圍內進行採集——而游戲製作需要涵蓋的面太廣，這種小范圍內的數據來源並不能有效支撐實際的製作流程——更不要提為了獲取這部分數據需要的高昂的額外成本了；另一方面，顯示採集的數據和游戲建模需要的數據完全是兩回事，即便獲取也需要額外花費大量人力和時間進行分析處理後才能轉化為游戲中可用的數據，總體來說這種做法還是性價比太低。至於在某些新聞里看到的，貝尼特斯靠足球游戲買球員一類的說法，大家笑笑就算了，這種基本就是小編為了吸引眼球編造出來的東西了。

『捌』 有哪些好用的代碼編輯器值得推薦

作為一個程序開發者，日常的開發工作絕對離不開代碼編輯器，不管是前端還是後台，下面幾款常用的代碼編輯器，可以試試：

1.Notepad++：相信大部分開發人員都聽說或使用過這個代碼編輯器，記事本的增強版，免費開源、小巧靈活、使用方便，支持常見的自動補全、語法提示、代碼高亮，可編輯語言多達27種。

2.EditPlus：這也是一款小巧靈活的代碼編輯器，功能類似於Notepad++，擁有強大的文本處理功能，界面簡潔美觀，啟動速度較快，支持常見的語法高亮、代碼折疊等功能。

3.PNEdit：這是由上海一家科技公司開發研製的一款免費、跨平台的文本編輯器，支持幾乎所有主流語言開發，常見的語法高亮、智能補全、語法檢查、括弧匹配，這個軟體都支持，除此之外，還支持git功能，插件擴展豐富，下載配置相關插件後，可直接調試、運行，在業界是一個非常受歡迎的代碼編輯器，張江男工作所選。

相信，對於大部分日常開發工作來說，完全夠用了，當然，你也可以使用對應的IDE來完成相關工作

『玖』 模擬農場22地圖編輯器在哪裡

方法一覽：FarmingSimulator17#92;x64裡面CONFIG.ini用記事本打開把Language=schinese改成Language=english保存後。

《模擬農場22》是由Giants Software製作與發行的農業模擬類游戲。

模擬農場22

玩家將扮演現代農夫，在三種不同的美國和歐洲環境中發揮創意。來自100多個真實農業品牌，如John Deere、CLAAS、Case IH、New Holland、Fendt、Massey Ferguson、Valtra等的400多款機器和工具，用於播種和收獲小麥、玉米、土豆、棉花等作物。

發售信息

2021年11月22日，《模擬農場22》在steam上線（游戲在PS4/5，Xbox Series X|S、Xbox One、Stadia等平台同步發售）。游戲售價209元人民幣，支持簡繁體中文。