A synthetic, hierarchical approach for modelling and managing complex systems' quality and reliability = Sünteetiline, hierarhiline lähenemine keerukate süsteemide kvaliteedi ja töökindluse modelleerimiseks ja haldamiseks
autor
juhendaja
vastutusandmed
Aneesh Balakrishnan
dissertatsiooni liik
doktoritöö
ülikool/teadusasutus
Tallinna Tehnikaülikool
ilmumiskoht
Tallinn
kirjastus/väljaandja
ilmumisaasta
leheküljed
viii, 218 p. : ill
seeria-sari
Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 11
ISSN
2585-6898
ISBN
978-9949-83-805-9
märkused
Includes bibliogr
Kättesaadav ka võrguteavikuna
Kokkuvõte eesti keeles
Autori CV inglise ja eesti keeles, lk. 211-217
Thesis (Ph.D. in Computer and Systems Engineering) : Tallinn University of Technology, 2022
leitav
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
TTÜ struktuuriüksus
keel
inglise
- Modeling gate-level abstraction hierarchy using graph convolutional neural networks to predict functional de-rating factors
- On the estimation of complex circuits functional failure rate by machine learning techniques
- Challenges of reliability assessment and enhancement in autonomous systems
- The validation of graph model-based, gate level low-dimensional feature data for machine learning applications
- Understanding multidimensional verification : where functional meets non-functional
- Enabling cross-layer reliability and functional safety assessment through ML-based compact models
- Composing graph theory and deep neural networks to evaluate SEU type soft error effects
- Gate-level graph representation learning : a step towards the improved stuck-at faults analysis
- Modeling soft-error reliability under variability
Balakrishnan, A. A synthetic, hierarchical approach for modelling and managing complex systems' quality and reliability = Sünteetiline, hierarhiline lähenemine keerukate süsteemide kvaliteedi ja töökindluse modelleerimiseks ja haldamiseks. Tallinn : TalTech Press, 2022. viii, 218 p. : ill. (Tallinn University of Technology. Doctoral thesis = Tallinna Tehnikaülikool. Doktoritöö ; 11). https://doi.org/10.23658/taltech.11/2022 https://digikogu.taltech.ee/et/Item/a594d3ec-0e6b-4a78-819a-fe1f47992612