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AI赋能的DRC违规分类：机器学习自动定位百万级设计问题
在电子设计自动化（EDA）领域，设计规则检查（DRC）是确保芯片设计符合制造工艺要求的关键环节。随着芯片设计复杂度的不断提高，DRC违规数量呈指数级增长，传统的人工检查方法已难以满足高效、准确的需求。机器学习（ML）技术的兴起为DRC违规分类和定位带来了新的机遇，通过训练模型自动识别和分类违规问题，能够显著提高检查效率和准确性。
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ALLEGRO使用DRC错误代码对照
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Allegro PCB设计DRC错误代码汇总
DRC错误代码代码相关对象说明单一字符代码LLine走线PPin元件脚VVia贯穿孔KKeep in/out允许区域/禁止区域CComponent元件层级EElectrical Constraint电气约束JT-Junction呈现T形的走线IIsland Form被Pin或Via围成的负片
