陳士偉

Chen, Shih-Wei・電機學院・電子研究所

碩士平均畢業時長

2.82 年

中位數 2.74 年・4 人

收錄論文

4 篇

109–112 學年度

全校中位數（供對照）

碩士 2.10 年

畢業時長趨勢

每學年度畢業人數

只計入有論文收錄的畢業生；中途休學或更換指導教授的學生不會出現在這裡。

研究關鍵字

機器學習Machine learning製程感知Process awareMOS Capacitor元件建模電路模擬Compact modelingCircuit simulationVerilog-ASPICE神經進化基因演算法神經架構搜索半導體製造科技電腦輔助設計NeuroevolutionGANASsemiconductor manufacturingTCAD金氧半場效電晶體金氧半電容元件MOSFET元件模型金氧半電容多任務學習Device modelMulti-task learning

想看最新的研究方向與計畫經費，也可以查政府研究計畫（GRB）。

指導論文

學年度	論文	學制	入學	提交日期	畢業時長
112	基於機器學習之精簡模型建模於電路模擬之收斂性 Convergence of Machine Learning-Based Compact Model in Circuit Simulation 電子研究所・共同指導：林詩淳元件建模、機器學習、電路模擬、Compact modeling、Machine learning、Circuit simulation、Verilog-A、SPICE	碩士	109	2024-02-23	3.56 年
112	基於神經進化的模型架構優化應用於半導體製造 Neuroevolution-Based Neural Architecture Optimization Applying to Semiconductor Manufacturing 電子研究所・共同指導：林詩淳神經進化、基因演算法、神經架構搜索、半導體製造、科技電腦輔助設計、Neuroevolution、GA、NAS、semiconductor manufacturing、TCAD	碩士	110	2023-11-08	2.27 年
110	元件基於機器學習模型應用於積體電路 Semiconductor Devices are applied to integrated circuits based on Machine Learning Models 電子研究所・共同指導：林詩淳機器學習、製程感知、金氧半場效電晶體、金氧半電容元件、Machine learning、Process aware、MOSFET、MOS Capacitor	碩士	108	2021-10-27	2.24 年
109	使用多任務學習法來製作金氧半電容的製程感知型機器學習模型 Process aware machine learning model of MOS capacitor by using Multi-task learning 電子研究所・共同指導：林詩淳製程感知、機器學習、元件模型、金氧半電容、多任務學習、Process aware、Machine learning、Device model、MOS capacitor、Multi-task learning	碩士	106	2020-10-18	3.21 年