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深度學習在異質系統架構中之效能及功耗優化(Performance/energy optimization of complex neural network models training/inference on heterogeneous system architecture) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括:平行計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術優化AI應用軟體,並研究下一世代機器學習模型的系統開發與設計。 近年來,許多AI軟體利用結合多種neural networks,來達成卓越的判斷和預測,此AI模型稱為複合式神經網路模型(complex neural network models: hybrid model, multi-model, multi-task)。例如,視頻字幕(video captioning)結合了CNN與RNN,可以用來進行AI視頻問題解答,自動醫療報告生成和電影評論分析。例如,自駕車上執行了數個不同的網路模型,同時處理物體偵測,路線規劃,與駕駛對話等任務。其他例子還包括語音助理,機器人等等。如何高效率地利用系統中的所有運算資源(CPU+GPU+AI accelerator)執行複合式模型,以達到real-time或低能耗運算,是未來AI系統設計的一項重點研究。 此外,許多新型AI應用像是推薦系統、知識圖等,使用了圖神經網路(GNN)作為深度學習訓練與推理的模型。GNN的執行包含了複雜的不規則計算以及大量的稀疏矩陣(sparse matrix)計算,傳統的處理器通常無法有效率的進行運算。然而新的CPUs/GPUs為此提供了新的硬體加速設計,例如:強大的向量指令(Intel AVX512同時計算8個64-bit資料,其gather/scatter指令可快速存取非連續記憶體位址資料)和矩陣加速器(Nvidia TensorCore,在稀疏度為50%時可達到兩倍加速),為不規則計算與sparse matrix計算開啟了新的契機。如何利用AI compiler優化技術來使用向量指令或矩陣加速並達到最佳運算效能,亦是極具挑戰性的研究議題。 本實驗室研究方向為: (1) 研究如何利用異質平台(heterogeneous platform)的多CPUs、多GPUs,設計複合式模型的資源配置和排程演算法。以及研究在CPU+GPU+AI加速器的運算環境下,提高深度學習模型在伺服器/嵌入式裝置的執行效能。 (2) 針對圖神經網路、不規則計算、稀疏資料結構,研究使用向量指令(AVX512,SVE)和矩陣加速器(NPU, GPU TensorCore)的優化技術。 (3) 研究多模型multi-model或multi-task的系統層設計,包含系統軟體(software stack/runtime)和軟硬體優化。 (4) 研究動態推理(dynamic inference)模型的編譯器優化技術,包括模型計算圖優化、執行碼優化。以及研究適合有限資源下運行的輕量化自動優化器(lightweight auto-tuning)。 (5) 深度學習軟體與硬體協同優化研究:根據硬體所提供的運算功能或特殊加速指令,為深度學習模型設計最佳的model architecture/pruning/quantization/parallelization,以及運算程式碼的編寫與優化。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向,產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究,未來從事學術工作者或研發工作者,對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資:碩士43624元起薪

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

深度學習在異質系統架構中之效能及功耗優化(Performance/energy optimization of complex neural network models training/inference on heterogeneous system architecture) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括:平行計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術優化AI應用軟體,並研究下一世代機器學習模型的系統開發與設計。 近年來,許多AI軟體利用結合多種neural networks,來達成卓越的判斷和預測,此AI模型稱為複合式神經網路模型(complex neural network models: hybrid model, multi-model, multi-task)。例如,視頻字幕(video captioning)結合了CNN與RNN,可以用來進行AI視頻問題解答,自動醫療報告生成和電影評論分析。例如,自駕車上執行了數個不同的網路模型,同時處理物體偵測,路線規劃,與駕駛對話等任務。其他例子還包括語音助理,機器人等等。如何高效率地利用系統中的所有運算資源(CPU+GPU+AI accelerator)執行複合式模型,以達到real-time或低能耗運算,是未來AI系統設計的一項重點研究。 此外,許多新型AI應用像是推薦系統、知識圖等,使用了圖神經網路(GNN)作為深度學習訓練與推理的模型。GNN的執行包含了複雜的不規則計算以及大量的稀疏矩陣(sparse matrix)計算,傳統的處理器通常無法有效率的進行運算。然而新的CPUs/GPUs為此提供了新的硬體加速設計,例如:強大的向量指令(Intel AVX512同時計算8個64-bit資料,其gather/scatter指令可快速存取非連續記憶體位址資料)和矩陣加速器(Nvidia TensorCore,在稀疏度為50%時可達到兩倍加速),為不規則計算與sparse matrix計算開啟了新的契機。如何利用AI compiler優化技術來使用向量指令或矩陣加速並達到最佳運算效能,亦是極具挑戰性的研究議題。 本實驗室研究方向為: (1) 研究如何利用異質平台(heterogeneous platform)的多CPUs、多GPUs,設計複合式模型的資源配置和排程演算法。以及研究在CPU+GPU+AI加速器的運算環境下,提高深度學習模型在伺服器/嵌入式裝置的執行效能。 (2) 針對圖神經網路、不規則計算、稀疏資料結構,研究使用向量指令(AVX512,SVE)和矩陣加速器(NPU, GPU TensorCore)的優化技術。 (3) 研究多模型multi-model或multi-task的系統層設計,包含系統軟體(software stack/runtime)和軟硬體優化。 (4) 研究動態推理(dynamic inference)模型的編譯器優化技術,包括模型計算圖優化、執行碼優化。以及研究適合有限資源下運行的輕量化自動優化器(lightweight auto-tuning)。 (5) 深度學習軟體與硬體協同優化研究:根據硬體所提供的運算功能或特殊加速指令,為深度學習模型設計最佳的model architecture/pruning/quantization/parallelization,以及運算程式碼的編寫與優化。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向,產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究,未來從事學術工作者或研發工作者,對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資:博士62776元起聘

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

(1) 建立動物虛擬實境系統,以探討嗅覺神經系統的運作 (2) 以實驗數據建立嗅覺神經網絡的數學模擬系統 (3)參考網頁:http://icob.sinica.edu.tw/Faculty/faculty_lab?id=8a51069f2f9940b181e3e5f4ad2e3ac3 (4) 參考論文: 1. Tsai, K.T., Chou, Y.H.* (2019) Random walk revisited: quantification and comparative analysis of Drosophila walking trajectories. iScience 19, 1145-1159. 2. Tsai, K.T., Hu, C.K., Li, K.W., Hwang, W.L., Chou, Y.H.* (2018) Circuit variability interacts with excitatory-inhibitory diversity of interneurons to regulate network encoding capacity. Scientific Reports 8, 8027. 3. Tsai, K.T., Chou, Y.H.* Drosophila as a model to explore individuality. Behavioral Neurogenetics. Daisuke Yamamoto Editor. Humana Press. (Invited book chapter, in press) *工作待遇:碩士 43,579元起薪(另加勞健保及1.5月年終獎金,可依能力及年資彈性調整薪資) *工作地點:中研院細胞與個體生物學研究所周雅惠老師實驗室 *工作待遇:碩士43,579元起薪(可依能力彈性調整薪資) *工作時間:日班 *休假制度:週休二日 *工作性質:全職 *工作類別:專任系統研究人員, 專任研究助理 *工作地點:中研院細胞與個體生物學研究所周雅惠老師實驗室 *需求人數: 1人 *可到職日期: 不限 [要求條件] *身份類別: 不拘 *學歷:具碩士學位 *科系限制: 電機,機械,資工,物理,數學 等相關科系 *工作經驗:經驗不拘,無經驗可 *職缺福利:年終1.5個月,雇主提撥,勞健保,彈性上下班,尾牙或春酒 *實驗室連結:https://icob.sinica.edu.tw/Faculty/faculty_lab?id=8a51069f2f9940b181e3e5f4ad2e3ac3 [應徵方式] *人事聯絡人:周雅惠 老師 *E-mail:yhchou@gate.sinica.edu.tw電機工程學類,機械工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

從事 形式化驗證(formal verification)在 1. 量子軟體系統 2. 儲存系統 的相關研究。 形式化驗證是一個開發高品質軟體的方法。 這方法會要求使用者提供他程式碼的〝規格〝。一個常見的方式,是用前置-後置條件來描述此規格,對一個排序的程式而言,我們會要求其前置條件是〝輸入為一個整數序列〝,而其後置條件為〝回傳值回輸入序列經過由小到大重新排列的結果〝。當然,是用電腦能看懂的語言表示。 之後,形式化驗證會用嚴謹的數學方法和電腦工具,〝證明〝一個該程式是否滿足該規格。這方法已經被很多歐美頂尖企業採用,例如微軟使用它來檢驗協力廠商所撰寫的驅動程式,AWS也大量採用他來驗證其雲端系統。AWS的CTO甚至在AWS 2020的開發者會議上,花了他整個演講1/3的時間,來解釋AWS如何用形式化驗證提高其服務品質。 本實驗室從事形式化驗證已經研究已經有十多年的時間,在全世界同行中也有相當的知名度。目前我們研究主軸在兩個方向: [量子軟體系統驗證] 隨著量子電腦硬體的逐漸成熟,對應的量子軟體開發技術也日益受到重視。可以預見的,軟體的規模會不斷地增加,確保設計出來的程式正確無誤的難度也會高速提升。這現象在傳統軟體已經很普遍,任何有一定規模的軟體程式,無可避免的都會有大大小小的錯誤,最後只能和這些錯誤共存。我們相信如果沒有引入新的技術,很快量子軟體也會走向這條路。 形式化驗證在量子程式的發展也已經有十數年。目前主流的技術有兩大缺點,基於霍爾邏輯的技術有強大的能力,能處理十分複雜的量子程式分析,但是他的使用需要大量人力介入,需要的工作量常常是寫程式本身的數倍。這樣的技術比較適合用在確保關鍵系統的品質上(如核電廠的控制程式)。基於抽象解釋的技術則是另一個極端。他是全自動的,但是有著常常誤報程式錯誤的缺點。這大大減低的該類工具的可用性。 最近中研院的團隊開發了一個基於樹自動機(tree automata)的全新量子電路驗證技術。他克服了上述兩個問題。這是一個全自動的技術,使用者只需要提供電路和預期的答案,該技術就能自動檢查,對所有允許的起始量子狀態,有沒有任何的可能,在執行完電路後產生和預期不同的結果。同時這樣技術是精確的,他完全不會誤報錯誤,大大的增加了可用性。 有關於這個方向,還可以參考Quantum Computer Systems: Research for Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers一書 的Ch 5,6,9來得到大概輪廓(連結:https://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S01014ED1V01Y202005CAC051)。 下面是一些和我們近期研究題目相關的參考文獻: [1] Yuan-Hung Tsai, Jie-Hong R. Jiang, Chiao-Shan Jhang: Bit-Slicing the Hilbert Space: Scaling Up Accurate Quantum Circuit Simulation. DAC 2021: 439-444 [2] Parosh Aziz Abdulla, Bengt Jonsson, Pritha Mahata, Julien d‘Orso: Regular Tree Model Checking. CAV 2002: 555-568 [3]https://zxcalculus.com [4]Miller, D. Michael, and Mitchell A. Thornton. 〝QMDD: A decision diagram structure for reversible and quantum circuits.〝 36th International Symposium on Multiple-Valued Logic (ISMVL‘06). IEEE, 2006. [5]Mingsheng Ying. 2012. Floyd--hoare logic for quantum programs. ACM Trans. Programming Language System [儲存系統驗證] 可參考我們發表在OSDI的論文: [1] Yun-Sheng Chang, Yao Hsiao, Tzu-Chi Lin, Che-Wei Tsao, Chun-Feng Wu, Yuan-Hao Chang, Hsiang-Shang Ko, Yu-Fang Chen: Determinizing Crash Behavior with a Verified Snapshot-Consistent Flash Translation Layer. OSDI 2020: 81-97 和下面相關文獻: [2] Abdulla, P.A., Haziza, F., Holík, L. et al. An integrated specification and verification technique for highly concurrent data structures. Int J Softw. Tools. Technol. Transfer. 19, 549–563 (2017). [3] Luke Nelson, James Bornholt, Ronghui Gu, Andrew Baumann, Emina Torlak, Xi Wang: Scaling symbolic evaluation for automated verification of systems code with Serval. SOSP 2019: 225-242 [4] Frama-c WP tutorial (https://allan-blanchard.fr/publis/frama-c-wp-tutorial-en.pdf) [5] Tej Chajed, Joseph Tassarotti, M. Frans Kaashoek, Nickolai Zeldovich: Verifying concurrent, crash-safe systems with Perennial. SOSP 2019: 243-258 薪資:學士37240元起薪,碩士43624元起薪,博士62776元起薪

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

為你推薦的專屬職缺

We are looking for a skilled AI and Language Model Engineer to join our team at the Industrial Technology Research Institute‘s Biomedical Data and Artificial Intelligence Technology Division. In this role, you will be responsible for researching and applying AI and large language models to support intelligent healthcare and new drug development. You will also design and develop these models to address challenges in healthcare data analysis and natural language processing. Collaborating with relevant teams, you will integrate these models into intelligent healthcare and new drug development fields, enhancing the efficiency and accuracy of healthcare professionals‘ work. Furthermore, you will be responsible for keeping up-to-date with domestic and international AI and language model technology trends, enhancing the team‘s technological innovation and application capabilities. Responsibilities: 1. Research and apply AI and large language models to support intelligent healthcare and new drug development. 2. Design and develop AI and large language models to address challenges in healthcare data analysis and natural language processing. 3. Collaborate with relevant teams to integrate AI and large language models into intelligent healthcare and new drug development fields, enhancing the efficiency and accuracy of healthcare professionals‘ work. 4. Keep up-to-date with domestic and international AI and language model technology trends, enhancing the team‘s technological innovation and application capabilities. Requirements: 1. Master‘s degree in Computer Science, Artificial Intelligence, or a related field. 2. Proficient in programming languages such as Python, R, and C++. 3. Strong background in deep learning, natural language processing, and machine learning. 4. Experience with designing and developing AI and large language models. 5. Excellent problem-solving skills and the ability to work independently and in a team environment. If you are passionate about AI and language models and want to make a significant contribution to the development of intelligent healthcare and new drug development, we encourage you to apply for this exciting opportunity.醫藥工程學類,生物學類,藥學學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/15

網路廣告-演員/model 各類網路戲劇/偶像劇/八點檔/電影/微電影/廣告/宣導影片/形象影片/動態拍攝模特兒/平面/臉書/IG/YOU/購物台拍攝 不是單一案子,通告多元化. 無特殊要求/無經驗可(可兼職/可提前告知通告時間) 對於鏡頭前工作有興趣的新人請預約面試時間,熱烈歡迎喜愛演藝工作者,加入我們的行列! 臉書粉絲團: https://www.facebook.com/bingfu1060/photos_stream 如果你有興趣在 休 假 時增 加 打 工 機會.接接兼職的戲劇/廣告/平面工作.請跟我們連絡 外縣市也可面試,工作地點以雙北,桃園,基隆,新竹,宜蘭居多、必接受在台北公司面試(工作地點以拍攝地點而定) 須提前預約面試時間.請耐心等候我們連絡你哦~

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

外送廣告-演員/model 各類網路戲劇.偶像劇.電影.微電影.廣告.宣導影片徵演員/動態拍攝模特兒/平面 不是單一案子也會接觸 網路戲劇/八點檔/MV/廣告/平面/YOU影片拍攝 無特殊要求/無經驗可(可兼職/可提前告知通告時間) 對於鏡頭前工作有興趣的新人請預約面試時間,熱烈歡迎喜愛演藝工作者,加入我們的行列! 臉書粉絲團: https://www.facebook.com/bingfu1060/photos_stream 如果你有興趣在 休 假 時增 加 打 工 機會.接接兼職的戲劇/廣告/平面工作.請跟我們連絡 外縣市也可面試,工作地點以雙北,桃園,基隆,新竹,宜蘭居多、必接受在台北公司面試(工作地點以拍攝地點而定) 須提前預約面試時間.請耐心等候我們連絡你哦~

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

美食廣告-演員/model 也會接觸的工作有 網路戲劇/八點檔/MV/廣告/平面/You Tube影片拍攝 (無經驗可/兼職可) 各類網路廣告/電視廣告/一般廣告/網路戲劇/偶像劇/ /電影/微電影/八點檔/宣導影片/形象影片/業配文商品拍攝/動態拍攝模特兒/MV拍攝/平面/臉書/IG/ You Tube/LINE/購物台拍攝 不是單一案子,通告多元化. 對於鏡頭前工作有興趣的新人請預約面試時間,熱烈歡迎喜愛演藝工作者,加入我們的行列! 臉書粉專: https://www.facebook.com/bingfu1060/photos_stream 如果你有興趣在 休 假 時增 加 打 工 機會.接接兼職的戲劇/廣告/平面工作.請跟我們連絡 外縣市也可面試,工作地點以雙北,桃園,基隆,新竹,宜蘭居多、必接受在台北公司面試(工作地點以拍攝地點而定) 須提前預約面試時間.請耐心等候我們連絡你哦~ 洽詢時間為週二~週六/下午2點半~8點半之間.謝謝! 洽詢時間為週二~週六/下午2點半~8點半之間.謝謝! 週日/週一為公司休假日哦!

應徵人數|1-5 人

2024/04/16

開立發票、傳票製作、核對帳款、應收帳款、銀行作業、報表整理及主管交辦事項!!會計學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/19

霏訊為國際連鎖專業模特兒經紀代理公司。 現誠徵國際專業模特兒經紀人,公司欲予專業培訓爾後負責洽談廣告及各項平面專案。 想成為一位國際專業模特兒經紀人的你/妳,歡迎加入我們的行列! 應徵條件: -英語一般會話說寫能力。 -個性開朗。 -能單獨與客戶洽談。 待遇: -有經驗者可面議,除底薪外,公司採取業績獎金制度。 -若入職後表現優異,有機會能至歐美地區洽談商務。 請參考本公司網站: www.fashionmm.tw

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

Participate in the complete life cycle of deep learning model application and product development. Including data collection, data cleansing, data preprocessing, model design, model training, model deployment, model performance evaluation, etc. Develop related technologies such as classification, detection, segmentation, and generation of video/audio data, and use deep reinforcement learning to programming and scheduling related issues. Applications include: smart city, smart communications, and smart factory.電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/15

1.Spice model generation and verification for advanced and specialty technologies 2.Spice Model Parameter Extraction 3.Test key design 4.Internal and external customer support 5.Advanced modeling tools, extraction algorithms and model equation benchmarking電機工程學類,電子工程學類,物理學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/16

Develop a comprehensive AI model security testing core algorithm by leveraging techniques such as Adversarial Examples, Adversarial Machine Training, and AI model security.電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/15

1. Spice model parameter extraction and verification 2. Device characterization and test key design 3. Co-work with designer and process technology team during product development for model generation, device/circuit and design debug 『具工作經驗者,薪資另議』

應徵人數|1-5 人

2024/04/19

1. SoC system power/performance analysis and improve 2. Develop IP power model for use cases (simulation and measurement for correlation) 3. Co-work with IP team to optimize power model (power reduction and power correctness) 4. Power analysis in SOC architecture, use cases and IP design (power/performance/area) 5. Planning low power architecture and power management電機工程學類,電子工程學類,通信學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/08

1.Writing behavioral model 2.Responsible for functional verification電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/16

1. Develop generative AI technology for image and 3D modeling. 2. Responsible for the development of computer vision AI algorithms, such as person tracking, pose detection and recognition, as well as the development and optimization of large-scale object detection and recognition. 3. Responsible for the research and development of radiance fiends 3D model generation and interactive technology, such as 3D modeling from real object images, 3D model manipulation and animation, VR/AR interaction. 4. Participate in team study groups for technical sharing and discussions.電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/15

Key qualifications: 1. MS degree or above with EE or CS background 2. Familiar with SystemVerilog and Verilog 3. Exposure to OVM/UVM/VMM methodology 4. Exposure to constrained-random based verification environment 5. Exposure to create coverage model and drive coverage closure in including code/functional coverage. 6. Be able to develop a test bench from scratch Preferred qualifications: 1. Familiar with IEEE 802.3 standard 2. Familiar with TCPIP protocol stacks 3. Familiar Ethernet Switch/Router/NAT 4. Familiar xDSL standards 5. Familiar with 802.11x standards 6. Familiar with SOC bus fabric and AXI/AHB/OCP bus protocols 7. Familiar SVA 8. Familiar Formal verification methodology 9. Perl/Python experience Job descriptions: 1. Test plan creation 2. Develop testbench, test cases, reference model, coverage model and regression suite 3. Run RTL and gate level simulation, debug failures, manage bug tracking 4. Drive and achieve coverage closure (MD17C0031)電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/16

Key qualifications: 1. Master degree or above with EE or CS background 2. Familiar with SystemVerilog and Verilog 3. Exposure to OVM/UVM/VMM methodology 4. Exposure to constrained-random based verification environment 5. Exposure to create coverage model and drive coverage closure in including code/functional coverage. 6. Be able to develop a test bench from scratch Preferred qualifications: 1. Familiar with PCI/USB/SATA/Serdes 2. Familiar with Bluetooth 3. Familiar with SOC bus fabric and AXI/AHB/OCP bus protocols 4. Familiar DDR2/3/4 5. Familiar with any type of flash memory 6. Familiar SVA 7. Familiar Formal verification methodology 8. Experience of writing bootloader for ARM/MIPS CPUs 9. Perl/Python experience Job descriptions: 1. Test plan creation 2. Develop testbench, test cases, reference model, coverage model and regression suite 3. Run RTL and gate level simulation, debug failures, manage bug tracking 4. Drive and achieve coverage closure (MD17C0031)電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/16

運用如Adversarial example、Adversarial Machine Training、AI model security等技術,建立對AI模型安全驗測核心演算法。電機工程學類,電子工程學類,資訊管理學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/15

Participating in the development of the AI testing platform, responsible for the research and development of AI model security and robustness modules, and integrating with the design and development of the AI testing platform.電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/15

1. Generative AI foundation model建立 2. 將Gen. AI model應用於實際解決方案 3. 訓練與開發適用於智慧製造之模型 4. AI與智慧製造相關專案執行 5. 其他主管交辦事項 【加分項目】 ◆ 熟悉生成式AI技術 ◆ 熟悉機器學習、深度學習、自然語言處理技術 (NLP) ◆ 熟悉Graph DB知識與技術 #Python #機器學習 Machine Learning #大數據 Big Data工業工程學類,數學統計學門,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/17

1. 市場趨勢分析/消費者需求/競爭者分析/產業動態訊息調研。 2. 新商品/服務 Business Model 與 Profit Model 企劃,及後續事業化推動專案管理。 3. 組織管理機制、流程/程序、檢核點與表單設計與後續推動管理。 4. 跨單位溝通、彙整各項資訊及專案會議資料。 5. 其他主管交辦事項。

應徵人數|1-5 人

2024/04/16

1. Perform PMIC/SerDes circuit verification using advanced verification methodologies 2. Analog/Mixed-Signal circuit verification methodology / flow development. 3. Analog/Mixed-Signal circuit behavior model(Verilog-A/Verilog/SV) creation

應徵人數|1-5 人

2024/04/08