BTTF
一种将芯片仿真波形转换为SQLite数据库的方法或工具，用于高效存储和查询芯片验证数据
时间轴 (近 90 天)
哥伦比亚大学与 Google DeepMind 等机构用 BTTF 把芯片仿真波形转成 SQLite 数据库。
BTTF 使用 SQLite 数据库，signal_metadata 表保存信号名称、类型和层级等静态信息，signal_changes 表记录信号 ID、时间戳和变化后的值，两表通过 ID 关联。
BTTF 实验显示：未裁剪数据库占用 1420 MB，查询约耗时 410.5 毫秒；过滤时钟和无跳变信号后，规模降到 395 MB，耗时降至 94.8 毫秒；若继续删除跳变率低于平均水平的信号，数据库能缩至 185 MB，但活动覆盖率只剩 64.23%。
BTTF 研究团队在 4.2 GB 波形、18450 个信号和 150 条专家标注查询的实验中取得 95.33% 的执行准确率，Multi-Agent 质量评分比单 Agent 提高 17.3%，平均延迟增至约 1.96 倍，静态 SVA 检查准确率为 84.62%。
全部知识事实 (4)
哥伦比亚大学与 Google DeepMind 等机构用 BTTF 把芯片仿真波形转成 SQLite 数据库。
50%待验证BTTF 使用 SQLite 数据库，signal_metadata 表保存信号名称、类型和层级等静态信息，signal_changes 表记录信号 ID、时间戳和变化后的值，两表通过 ID 关联。
50%待验证BTTF 实验显示：未裁剪数据库占用 1420 MB，查询约耗时 410.5 毫秒；过滤时钟和无跳变信号后，规模降到 395 MB，耗时降至 94.8 毫秒；若继续删除跳变率低于平均水平的信号，数据库能缩至 185 MB，但活动覆盖率只剩 64.23%。
50%待验证BTTF 研究团队在 4.2 GB 波形、18450 个信号和 150 条专家标注查询的实验中取得 95.33% 的执行准确率，Multi-Agent 质量评分比单 Agent 提高 17.3%，平均延迟增至约 1.96 倍，静态 SVA 检查准确率为 84.62%。
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