ඒකක
1. ඉලෙක්ට්‍රොනික හා සන්නිවේදන ඉංජිනේරු විද්‍යාවේ කෘත්‍රිම බුද්ධිය හැඳින්වීම: සීමා, වලංගුකරණය, වගකීම සහ ආචාර ධර්ම 2. පරිපථ නිර්මාණය සහ PCB පිරිසැලසුම් සහාය තුළ කෘතිම බුද්ධිය 3. සංඥා සැකසීම: පෙරහන්, නියැදීම් සහ සංඛ්යාත විශ්ලේෂණය 4. Modulation, Digital Communication සහ Error Recovery 5. RF, ඇන්ටෙනා සහ සබැඳි අයවැය විශ්ලේෂණය 6. Embedded Systems සහ Firmware Development හි කෘතිම බුද්ධිය 7. සන්නිවේදන ප්‍රොටෝකෝල සහ ජාල තොගය 8. ජාල කාර්ය සාධනය සහ ප්‍රශස්තකරණය තුළ කෘතිම බුද්ධිය 9. EMC/EMI, පරීක්ෂණ සහ මිනුම්වල කෘතිම බුද්ධිය 10. පුරෝකථන නඩත්තු සහ උපකරණ සෞඛ්‍යය පිළිබඳ කෘතිම බුද්ධිය 11. සම්මත සහ නියාමන පර්යේෂණ සත්‍යාපනය 12. Python සමඟ AI හි සංඥා සහ ටෙලිකොම් දත්ත විශ්ලේෂණය සහ මායිම්
ඒකකය 2 / 12

පරිපථ නිර්මාණය සහ PCB පිරිසැලසුම් සහාය තුළ කෘතිම බුද්ධිය

ලාභ:

  • AI සමඟ ක්‍රමානුකූල, සංරචක තේරීම සහ සැපයුම්/පරිභෝජන ගණනය කිරීමේ කෙටුම්පත් වේගවත් කිරීමට සහ දත්ත පත්‍රිකාව සමඟ හරස් වලංගු කිරීමේ හැකියාව
  • AI සහාය ඇතිව PCB පිරිසැලසුම, ස්ථර ගොඩගැසීම සහ සංඥා අඛණ්ඩතා රීති සමාලෝචනය කිරීමේ හැකියාව
  • DRC, සමාකරණය සහ මූලාකෘති මිනුම් සමඟ AI විසින් යෝජනා කරන ලද පරිපථ/පිරිසැලසුම් විසඳුම් පරීක්ෂා කිරීමේ හැකියාව

ඉලෙක්ට්‍රොනික නිෂ්පාදනයක් යනු ප්‍රධාන අදියර දෙකක නිෂ්පාදනයකි: ක්‍රමානුකුල: සංරචක සහ සම්බන්ධතා තාර්කික ඇඳීම සහ පිරිසැලසුම (මෙම සංරචක මුද්‍රිත පරිපථ පුවරුවේ භෞතිකව සකසා ඇති ආකාරය). රූප සටහන "සම්බන්ධ කළ යුතු දේ" තීරණය කරයි; "එය සම්බන්ධ වන්නේ කොහේද සහ කෙසේද" යන්න පිරිසැලසුමෙහි තීරණය වේ. මෙම ඒකකයේ ඔබ අදියර දෙකේදීම ත්වරණකාරකයක් ලෙස AI භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි දකිනු ඇත, නමුත් දත්ත පත්‍රිකාව, අනුකරණය, සැලසුම් රීති පරීක්ෂාව (DRC: නිෂ්පාදන හැකියාව සහ විද්‍යුත් නීති ස්වයංක්‍රීයව පරීක්ෂා කිරීම) සහ මූලාකෘති මැනීම මගින් අවසාන තීරණය ගනු ලබන්නේ මන්දැයි බලන්න. මෙහි ඇති මූලික ආතතිය නම්, පරිපථයක් ක්‍රියා කළ යුතු ආකාරය AI චතුර ලෙස විස්තර කරයි, නමුත් එය ඔබ තෝරා ගන්නා සත්‍ය සංරචකවල සැබෑ සීමාවන් සහ ඔබේ පුවරුවේ භෞතික යථාර්ථය මනින්නේ නැත.

පරිපථ නිර්මාණයේදී AI ප්‍රබලයි

AI නිර්මාණයේ "සිතීමේ" කොටසෙහි ශක්තිමත් වේ: ස්ථල විද්‍යාව විකල්ප උත්පාදනය කිරීම, බ්ලොක් එකක් ගොඩනඟන්නේ කෙසේද යන්න පැහැදිලි කිරීම, දත්ත පත්‍රිකාවක සූත්‍රයක් යෙදීමට පියවර පෙන්වීම සහ ගිණුමක ඇටසැකිල්ල ගොඩනැගීම. උදාහරණයක් ලෙස, එය ඔබට වෝල්ටීයතා බෙදුම්කරු (ප්‍රතිරෝධක දෙකක් සහිත ආදාන වෝල්ටීයතාවයට සමානුපාතික වන සරල පරිපථයක්), අඩු-පාස් පෙරහනක් හෝ op-amp ඇම්ප්ලිෆයර් බ්ලොක් එකක සැලසුම් පියවරයන් ලබා දිය හැක. ඝෝෂාවට සංවේදී වන රේඛා ක්ෂුද්‍ර පාලකයක පර්යන්ත සම්බන්ධ කිරීම සඳහා අර්ථවත් වන්නේ කුමන පින්ද යන්න සාකච්ඡා කළ හැකිය. එය ඔබට බල වෘක්ෂයක් නිර්මාණය කිරීමට උපකාරී වේ: එක් එක් කුට්ටිය පෝෂණය කරන්නේ කුමන නියාමකයෙන්ද යන්න පෙන්වන රූප සටහනකි.

නමුත් මෙහිදී තීරණාත්මක වෙනසක් සිදු කිරීම අවශ්‍ය වේ: AI විසින් ලබා දෙන ප්‍රතිරෝධක අගය, ධාරිත්‍රක අගය හෝ නියාමක තේරීම ආරම්භක ලක්ෂ්‍යයකි. සැබෑ අගය ඔබගේ වෝල්ටීයතාවය/ධාරා/ඉවසීම, උෂ්ණත්ව පරාසය සහ ඔබ තෝරා ගන්නා කොටසෙහි දත්ත පත්‍රිකාව මත රඳා පවතී. ප්‍රතිරෝධකයක බලය (වොටේජ්), ධාරිත්‍රකයක වෝල්ටීයතාවයට ඔරොත්තු දීම සහ DC පක්ෂග්‍රාහී බලපෑම (ව්‍යවහාරික වෝල්ටීයතාව සමඟ එහි ධාරිතාව පහත වැටේ), MOSFET හි RDS(on) අගය නිෂ්පාදනයේ වැදගත් වන අතර ඒවා සත්‍යාපනය කරනු ලබන්නේ දත්ත පත්‍රිකාවෙන් පමණි.

බලය සහ සැපයුම (බල අඛණ්ඩතාව) ගණනය කිරීම

වඩාත් පොදු කාර්යයක් වන්නේ බලශක්ති අයවැයක් නිර්මාණය කිරීමයි: එක් එක් බ්ලොක් එක ඇද ගන්නා ධාරාව එකතු කිරීම සහ ඒ අනුව නියාමකය සහ සැපයුම් මාර්ගය තෝරා ගැනීම. AI ඔබට මෙම වගුව සැකසීමට උදවු කළ හැක, නමුත් පේළිවල ඇති සෑම වත්මන් අගයක්ම එම සංරචකයේ දත්ත පත්‍රිකාවෙන් පැමිණිය යුතුය; AI "එය සාමාන්‍යයෙන් මෙතරම් අදින්නේ" යැයි පැවසීම වලංගු කිරීමක් නොවේ.

ඉඟිය: බලශක්ති අයවැය වගුව "හිස් ඇටසැකිල්ලක්" (සංරචකය, වාරණ, මිනි/සාමාන්‍ය/උපරිම ධාරාව, ​​මූලාශ්‍ර තීරුව) ලෙස ගොඩනඟන්න. ඉන්පසු දත්ත පත්‍රිකාවෙන් ඔබම එක් එක් කොටුව පුරවන්න. එබැවින් AI කාලය ඉතිරි කරයි, නමුත් අංක සෑදෙන්නේ නැත.

විසංයෝජනය/බයිපාස් ධාරිත්‍රක (විසංයෝජන ධාරිත්‍රකය: ධාරිත්‍රකය එක් එක් චිපයේ සැපයුම් කෙළවරට ආසන්නව තබා, හදිසි ධාරා ඉල්ලීම් සපුරාලීම සහ ඝෝෂාව යටපත් කිරීම) සම්බන්ධ සාමාන්‍ය මූලධර්ම (චිපයට හැකිතාක් සමීපව තබන්න, කෙටි හා පුළුල් හෝඩුවාවන් භාවිතා කරන්න, විවිධ අගයන් සමාන්තර කරන්න) AI හට ඔබට මතක් කළ හැක. කෙසේ වෙතත්, කොපමණ සහ කුමන අගයද යන ප්රශ්නයට පිළිතුර චිපයේ දත්ත පත්රිකාවේ නිර්දේශය සහ එහි ක්රියාකාරී සංඛ්යාතය මත රඳා පවතී.

PCB පිරිසැලසුමෙහි සංඥා අඛණ්ඩතාව

සංඥා අඛණ්ඩතාව යනු කාඩ්පතෙහි විකෘති නොවී ගමනාන්තයට ළඟා වීමට සංඥාවකට ඇති හැකියාවයි. අධිවේගී නිර්මාණයේදී සංකල්ප හතරක් බොහෝ විට පැමිණේ:

  • යොමු/බිම් තලය: සංඥාවේ ප්‍රතිලාභ ධාරාව ගලා යන අඛණ්ඩ තඹ ස්ථරය. එය බාධා කළහොත් ශබ්දය සහ විකිරණ වැඩි වේ.
  • ආපසු එන මාර්ගය: සෑම සංඥා ධාරාවකටම ආපසු පැමිණීමේ මාර්ගයක් ඇත; මෙම මාර්ගය සංඥා ලුහුබැඳීමට මදක් පහළින් බාධාවකින් තොරව ගලා යා යුතුය.
  • Crosstalk: එක් ධාවන පථයක සංඥාව අසල්වැසි ධාවන පථයට පනියි. එය ඔවුන් අතර ඇති දුර හා ගුවන්යානයේ සමීපත්වය සමඟ අඩු වේ.
  • සම්බාධනය පාලනය: අධිවේගී රේඛා වලදී, යම් ලාක්ෂණික සම්බාධනයක් (උදා: 50 Ω හෝ 100 Ω අවකලනය) ලබා ගැනීම සඳහා ලුහුබැඳීමේ පළල සහ ස්ථර ස්ටැක් කිරීම (ස්ටැක්-අප්) ගණනය කෙරේ.

AI මෙම මූලධර්ම පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක් බවට පත් කිරීමට ඉතා හොඳයි. ඔබට ඔබේ පිරිසැලසුම විස්තර කර "මෙම පිරිසැලසුමෙහි සංඥා අඛණ්ඩතාව සඳහා මා පරීක්ෂා කළ යුතු අවදානම් මොනවාද?" නමුත් ලුහුබැඳීමේ පළල, නිෂ්කාශනය සහ සම්බාධන අගයන් තීරණය කරනු ලබන්නේ ක්ෂේත්‍ර විසදුම්කරු හෝ උත්පාදක ගණනය කිරීමේ මෙවලම මඟින් ඔබේ කාඩ්පතේ සැබෑ ස්ථර තොගය සහ නිෂ්පාදකයාගේ හැකියාව අනුව ය; "50 Ω සඳහා 0.3 mm හෝඩුවාවක්" වැනි AI විසින් ලබා දෙන අගයක් අනිවාර්යයෙන්ම සත්‍යාපනය කළ යුතුය මන්ද එය ස්ථරයේ ඝනකම සහ ද්‍රව්‍යය මත රඳා පවතී.

කුඩා නඩු තුනක්

නඩුව 1 - DC පක්ෂග්රාහී උගුල. නිර්මාණකරුවෙකු විසින් AI හි නිර්දේශිත "10 µF, 6.3 V, X7R සෙරමික් ධාරිත්‍රකය" සමඟින් 3.3 V රේඛාව පෙරීම සිදු කරයි. කාඩ්පත බලාපොරොත්තු වූවාට වඩා ඝෝෂාකාරී වේ. මනින විට, මෙම කුඩා පැකේජ ධාරිත්‍රකය 3.3 V (DC bias effect) ට අඩු එහි ඵලදායි ධාරිතාවයෙන් අඩකට වඩා අහිමි වන බව පෙනේ. දත්ත පත්‍රිකාවේ ධාරිතා-වෝල්ටීයතා වක්‍රය පරීක්ෂා කරන විට, ඵලදායි අගය ~4 µF දක්වා පහත වැටෙන බව පෙනේ. AI සාමාන්‍ය අගයක් ලබා දී ඇත; සැබෑ හැසිරීම දත්ත පත්‍රිකා වක්‍රයෙන් පමණක් පැහැදිලි වේ.

නඩුව 2 - කප්පාදු කරන ලද බිම් තලය. ඉංජිනේරුවෙක් එහි පිරිසැලසුම AI වෙත විස්තර කරයි, "අධිවේගී සංඥා රේඛාවක් යටින් ඇති බිම් තලයේ බෙදීමක් හරහා ගමන් කරයි". AI මතක් කරන්නේ මෙය ආපසු යන මාර්ගය දිගු කර විකිරණ සහ ශබ්දය ඇති කළ හැකි බවත්, එම රේඛාව ස්ලිට් හරහා නොයෑම හෝ පාලම් ධාරිත්‍රකයක් තැබීම අවශ්‍ය නොවන බවත්ය. ඉංජිනේරුවා මෙය අනතුරු ඇඟවීමක් ලෙස සලකයි, පුවරුවේ ත්‍රිමාණ දසුනක ඇති ස්ලිට් දෘෂ්‍යව සත්‍යාපනය කරයි, සහ රේඛාව නැවත මාර්ගගත කරයි. මෙහි AI පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක් ලෙස සේවය කළේය; ඉංජිනේරුවරයා තීරණය කළේ මැනිය හැකි සාධාරණීකරණයකිනි.

නඩුව 3 - වැරදි පැකට් ගැලපීම. සම්බන්ධකයක් සඳහා (පුවරුවේ ඇති සංරචකයේ සොල්ඩර් දූපත් රටාව) සඳහා "පාද සටහනක්" නිර්මාණය කරන ලෙස සීමාවාසිකයෙකු AI වෙතින් ඉල්ලා සිටී. AI සාධාරණ ලෙස පෙනෙන මිනුම් ලබා දෙයි. නිෂ්පාදකයාගේ යාන්ත්‍රික ඇඳීම සමඟ සංසන්දනය නොකර සීමාවාසිකයා මෙය භාවිතා කරයි; කාඩ්පත් පැමිණෙන විට, සම්බන්ධකය නොගැලපේ. නිවැරදි ප්‍රවේශය වන්නේ නිෂ්පාදකයාගේ නිල යාන්ත්‍රික චිත්‍රයෙන් එක් එක් පා සටහන් වාචිකව සත්‍යාපනය කිරීමයි. AI හට කිසි විටෙක පා සටහන් නිෂ්පාදනය තනිවම වසා දැමිය නොහැක.

පිටපත් කළ හැකි ඉක්මන් සැකිලි

POWER BUDGET SKELETON TEMPLATE"පහත කොටස් සඳහා හිස් බල අයවැය වගු ඇටසැකිල්ලක් සාදන්න: [ලැයිස්තු කුට්ටි/චිප්ස්]. තීරු: සංරචකය, සැපයුම් වෝල්ටීයතාවය, අවම/සාමාන්‍ය/උපරිම ධාරාව, මූලාශ්‍රය (දත්ත පත්‍රිකාව පිටු අංකය), සටහන් කරන්න. එක් එක් ධාරාවෙන් පුරවා තිබිය යුතු සංඛ්‍යාත්මක අගයන් පැහැදිලි කරන්න. අවසානයේ සම්පූර්ණ සහ නියාමක තේරීම සඳහා ගත යුතුය."

සංඥා අඛණ්ඩතා පිරික්සුම් ලැයිස්තුව "පහත පිරිසැලසුම සලකා බලන්න: [පුවරු විස්තරය; ස්ථර ගණන, වේගවත් රේඛා, සංවේදී ඇනලොග් කුට්ටි]. සංඥා අඛණ්ඩතාව සහ බල අඛණ්ඩතාව සඳහා මට පරීක්ෂා කිරීමට අවශ්‍ය අවදානම් ගෙනහැර දක්වන්න, අයිතමය අනුව: බිම් තලයේ අඛණ්ඩතාව, ප්‍රතිස්ථාපන මාර්ගය, විසංයෝජනය එකතු කිරීම පරීක්ෂා කරන්න. එක් එක් අයිතමය සඳහා නිශ්චිත හෝඩුවාවක් "පළල/ සම්බාධක අගය ලබා දෙන්න" යන තොරතුරු මම මැන ගන්නේ කෙසේද/සත්‍යාපනය කරන්නේ කෙසේද?

සංරචක තේරීම් විමසුම් සැකිල්ල"පහත දැක්වෙන කොටස සඳහා සංරචකයක් තෝරාගැනීමේදී මා විසින් පරීක්ෂා කළ යුතු දත්ත පත්‍රිකා පරාමිති ලැයිස්තුගත කරන්න: [බ්ලොක් විස්තරය, උදා. බක් නියාමකය]. එක් එක් පරාමිතිය සඳහා, එය වැදගත් වන්නේ ඇයි සහ කුමන මෙහෙයුම් තත්ත්‍වයක් යටතේද යන්න ලියන්න (උදා. IEND IEND IEND, DC bias, RDSyRECOM තෝරන්න. දත්ත පත්‍රිකාවෙන්."

යෝජනා ක්‍රම සමාලෝචන අච්චුව "පහත ක්‍රමානුරූප විස්තරය සමාලෝචනය කර ප්‍රශ්න පෝරමයේ ඇති විය හැකි දෝෂ සඳහා අසන්න (උදා. 'මෙම පින් එකට පුල්-අප් ප්‍රතිරෝධයක් අවශ්‍යද', 'නියාමකය අවම බර ධාරාවක් සපයන්නේද'). නිරපේක්ෂ සත්‍ය/අසත්‍ය යැයි නොකියන්න; එය දත්ත යෝජනා ක්‍රමයට එරෙහිව පරීක්ෂා කිරීම සඳහා ප්‍රශ්න ලැයිස්තුවක් උත්පතන වනු ඇත.

දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම

දුර්වල විමසුම: "3.3 V සඳහා මා තැබිය යුත්තේ කුමන ධාරිත්‍රකයද?"

ශක්තිමත් ප්‍රොම්ප්ට්: "ධාරිතාව, වෝල්ටීයතාවයට ඔරොත්තු දෙන ආන්තිකය, DC පක්ෂග්‍රාහී බලපෑම, පාර විද්‍යුත් වර්ගය කුමක් නිර්ණායකද යන්න පැහැදිලි කරන්න

දුර්වල විමසුම ඔබට තනි අගයක් සෑදීමට ආරාධනා කරයි; ප්‍රබල විමසුම ඔබට නිවැරදි ප්‍රශ්න අසන මාර්ක්වි එකක් ලබා දෙයි.

පරිපථ/PCB නිර්මාණයේ සත්‍යාපන ස්ථර

ස්ථරය

මොනවද කරන්නේ

AI හි කාර්යභාරය

දත්ත පත්‍රිකාව

සංරචකයේ සැබෑ මායිම් ආපසු ලබා දෙයි

පරාමිති ලැයිස්තුව සහ ප්‍රශ්නය උත්පාදනය කරයි

අනුකරණය (SPICE)

සංඛ්‍යාත්මකව පරිපථ හැසිරීම පුරෝකථනය කරයි

නිමැවුම් ස්ථාපනය සහ නෙට්ලිස්ට් දළ සටහන

DRC/ERC

නිෂ්පාදන හැකියාව සහ විදුලි රීති පරීක්ෂා කිරීම

පරීක්ෂා කිරීමට නීති ලැයිස්තුවක් ලබා දෙයි

මූලාකෘති මැනීම

සැබෑ කාඩ්පත මත නිවැරදි කරයි

මිනුම් සැලැස්ම සහ පරීක්ෂණ ලක්ෂ්යය නිර්දේශ කරයි

අවවාදයයි: SPICE සමාකරණය (ගණිතමය ආකෘතියක් සමඟ පරිපථය විසඳීම) පවා හොඳ වන්නේ ආකෘතියේ නිරවද්‍යතාවය තරම්ම පමණි. AI විසින් ස්ථාපිත කරන ලද සමාකරණය සත්‍ය සංරචක ආකෘති සහ පරපෝෂිත බලපෑම් (හෝඩුවාවන් වල ප්‍රතිරෝධය/ප්‍රේරණය) සඳහා ගණන් නොගෙන යථාර්ථය සහතික නොකරයි.

පොදු වැරදි

  • දත්ත පත්‍රිකාව සමඟ AI විසින් ලබා දී ඇති සංරචක අගය පරීක්ෂා නොකිරීම. DC නැඹුරුව, උෂ්ණත්වය සහ බල සීමාවන් නිෂ්පාදනය සඳහා තීරණාත්මක වේ.
  • සම්බාධනය / ලුහුබැඳීමේ පළල ස්ථර ගොඩගැසීමෙන් ස්වාධීනව සලකා බැලීම. ද්රව්ය සහ ඝනකම අනුව අගය වෙනස් වේ; ප්‍රදේශය ගණනය කරනු ලබන්නේ විසදුම්/උත්පාදක මෙවලමෙනි.
  • යාන්ත්‍රික ඇඳීම සමඟ පා සලකුණ සත්‍යාපනය නොකිරීම. වැරදි සොල්ඩර් අයිලන්ඩ් රටාව මුළු පුවරුවම කුණු කූඩයට දමනු ඇත.
  • එය DRC සමත් වූ පසු නිර්මාණය අවසන් කළ බව සලකන විට. DRC රීති සම්මත වුවද, සංඥා අඛණ්ඩතාව සහ තාප හැසිරීම් වෙන වෙනම තහවුරු කරනු ලැබේ.
  • මූලාකෘතිය වෙනුවට AI හි SPICE ප්‍රතිඵලය තැබීම. අනුකරණයක් යනු අනාවැකියකි; අවසාන ප්‍රකාශය ඔබේ මිනුමයි.

සාරාංශයක් ලෙස

මෙම ඒකකයේ ඔබ පරිපත රූප සටහන, බල අයවැය සහ PCB පිරිසැලසුමෙහි ත්වරණකාරකයක් සහ පිරික්සුම් ලැයිස්තු උත්පාදකයක් ලෙස AI ස්ථානගත කර ඇත. AI ස්ථල විද්‍යාව යෝජනා කරයි, පලංචිය ගණනය කිරීම්, සංඥා අඛණ්ඩතා අවදානම් මතක් කරයි, සහ සමාලෝචන ප්‍රශ්න උත්පාදනය කරයි. නමුත් සෑම සංරචක අගයක්ම දත්ත පත්‍රිකාවෙන්, සෑම සම්බාධනයක්/හෝඩුවාවක් අගයක්ම ලේයර් ස්ටැක් ගණනය කිරීමෙන්, යාන්ත්‍රික ඇඳීමෙන් ලැබෙන සෑම අඩිපාරක්ම, සහ DRC, සමාකරණය සහ මූලාකෘති මිනුම් වලින් සෑම නිර්මාණ තීරණයක්ම සත්‍යාපනය කෙරේ. "ඔබට අංක ලබා දෙන" වෙනුවට "ඔබට නිවැරදි ප්‍රශ්න ඇසීමට සලස්වන" හවුල්කරුවෙකු ලෙස AI භාවිතා කරන්න.

යෙදුම් කාර්යය

කුඩා පරිපථ බ්ලොක් එකක් තෝරන්න (උදා: බක් නියාමකය හෝ සංවේදක අතුරුමුහුණත). පළමුව AI වෙතින් පාලනය කළ යුතු දත්ත පත්‍රිකා පරාමිති "සංරචක තේරීම් විමසුම" අච්චුව සමඟ උපුටා ගන්න. ඉන්පසු "බල අයවැය ඇටසැකිල්ල" අච්චුව සමඟ හිස් වගුවක් සකසා සත්‍ය දත්ත පත්‍රිකා වලින් සංරචක දෙක සඳහා අගයන් පුරවන්න. අවසාන වශයෙන්, යෙදවීමේ අවදානම ලැයිස්තුගත කිරීමට සහ ඔබ එක් එක් සත්‍යාපනය කරන ආකාරය ලිවීමට "සංඥා අඛණ්ඩතා පිරික්සුම් ලැයිස්තුව" අච්චුව භාවිතා කරන්න.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

  • [ ] මම දත්ත පත්‍රිකාවෙන් යෝජනා කරන ලද සෑම සංරචක අගයක්ම සත්‍යාපනය කළෙමි (DC නැඹුරුව, උෂ්ණත්වය, බලය ඇතුළුව).
  • [ ] මම බලශක්ති අයවැය වගුවේ ධාරා AI වලට අනුවර්තනය නොකළ නමුත් දත්ත පත්‍ර වලින් ඒවා පුරවා ඇත.
  • [ ] මම සම්බාධනය / ලුහුබැඳීමේ පළල අගයන් ස්ථර තොගය සහ ක්ෂේත්‍ර විසදුම් / උත්පාදක මෙවලම සමඟ ගණනය කළෙමි.
  • [ ] මම එක් එක් පිය සටහන් නිෂ්පාදකයාගේ යාන්ත්‍රික චිත්‍රයට සංසන්දනය කළෙමි.
  • [ ] මම DRC/ERC, සමාකරණය සහ මූලාකෘති මිනුම් සැලැස්ම සමඟ පිරිසැලසුම සත්‍යාපනය කිරීමට සැලසුම් කළෙමි.
  • [ ] මම AI ප්‍රතිදානය සලකුණු කළේ සත්‍යාපනය කළ යුතු මූලික එකක් ලෙස මිස අවසාන සැලසුම ලෙස නොවේ.