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Marco：组合优化的内存增强框架
神经组合优化（NCO）是一个新兴领域，采用深度学习技术来解决组合优化问题作为独立的求解器。尽管具有潜力，但现有的NCO方法通常会避免效率低下的搜索空间探索，这通常会导致对先前访问的州的局部最佳捕集或重大探索。本文介绍了一种多功能框架，以组合优化为内存的增强（MARCO），可用于通过Innova的内存模块来增强NCO中的建设性和反复证明方法。Marco存储在整个优化轨迹中收集的数据，并在每个状态下检索上下文相关的信息。以这种方式，搜索以两个综合标准为指导：就解决方案的质量而做出最佳决定，并避免重新研究已经探索的解决方案。这种方法可以更有效地利用可用的选择预算。此外，由于NCO模型的并行性质，几个搜索线程可以同时运行，所有搜索线程都可以共享相同的内存模块，从而实现了有效的协作利用。经验评估是根据最大切割，最大独立集和推销推销员的问题进行的，表明内存模块有效地增加了探索，并促进了模型，以发现各种质量，更高质量的解决方案。Marco在低计算成本中实现了良好的性能，在NCO领域建立了有希望的新方向。
探索针对内存计算的密码学的大整数乘法
摘要 - 出现的加密系统，例如完全型号的加密（FHE）和零知识证明（ZKP）是计算和数据密集型的。fhe和ZKP在软件和硬件中的影响很大程度上依赖于von Neumann架构，在数据移动上损失了大量的能量。有希望的计算范式正在内存（CIM）中进行计算，该计算使计算能够直接发生在内存中，从而减少数据运动和能耗。但是，有效地执行大整数乘法（在FHE和ZKP中至关重要）是一个开放的问题，因为现有的CIM方法仅限于小型操作数尺寸。在这项工作中，我们通过探索用于大整数乘法的高级算法方法来解决这个问题，并将Karatsuba算法确定为CIM应用程序最有效的方法。此后，我们设计了第一个用于电阻CIM横杆的Karatsuba乘数。我们的乘数使用三阶段管道来增强吞吐量，此外，还可以平衡内存耐力与有效的数组大小。与现有的CIM乘法方法相比，当比例扩展到ZKP和FHE所需的位宽度时，我们的设计在吞吐量中最多可实现916倍，而面积时间产品的改进则达到281倍。索引术语 - 在内存中计算，大整数乘以，karatuba乘法
使真正的忆阻内存处理更快且......
摘要 — 忆阻技术是替代传统内存技术的有吸引力的候选技术，并且还可以使用一种称为“状态逻辑”的技术来执行逻辑和算术运算。将数据存储和计算结合在内存阵列中可以实现一种新颖的非冯·诺依曼架构，其中两种操作都在忆阻内存处理单元 (mMPU) 中执行。mMPU 依赖于在不改变基本内存阵列结构的情况下向忆阻内存单元添加计算能力。使用 mMPU 可以缓解冯·诺依曼机器对性能和能耗的主要限制，即 CPU 和内存之间的数据传输。这里讨论了 mMPU 的各个方面，包括其架构和对计算系统和软件的影响，以及检查微架构方面。我们展示了如何改进 mMPU 以加速不同的应用程序，以及如何在 mMPU 操作中改进忆阻器的可靠性差的问题。
使用有内存的接收器的遗忘转移-McGill
[13]。Rabin原型OT的安全性是基于分解问题的。这些是相对强大的计算假设。然而，众所周知，遗忘转移可能不能基于较弱的假设：证明忽略的转移是安全的，假设仅在黑盒减少中的单向函数与证明p = np [24]一样困难。遗忘的转移与关键协议一起在一系列任务中落下，这些任务只知道如何使用至少使用陷阱门单向功能实施。但是，如果爱丽丝和鲍勃可以访问量子通道，则可以将遗忘的转移降低为较弱的原始词，称为位承诺[4，12]，因此仅在量子计算机模型中仅保存一个单向函数。遗忘的转移也可以基于嘈杂的通道[15，14]。在本文中，我们描述了如何使用接收器鲍勃的内存大小来实现遗忘的传输。我们假设有大量随机数据的初始广播，在此期间，BOB可以免费使用无限制的概率函数。只要函数的输出大小有限并且不超过BOB的内存大小（存储空间），我们就可以证明OT协议是安全的。在爱丽丝上没有任何计算或内存限制。为了执行协议，双方都需要使用一定数量的内存。Let;成为0 <<<<的常数Let;成为0 <<<<
DAM：差异化访问内存系统和应用
技术限制使得 DAM 成为必需，它从设备物理到算法都带来了新的研究挑战。在设备层面，我们将不得不重新审视如何设计、制造和集成各种内存，以实现与计算单元的最佳连接。这种集成将包括片上、封装上、片外和远距离内存。在架构层面，我们将不得不探索新的布局、访问和缓存结构。我们还必须探索绑定到各种内存以执行应用程序和进行系统管理的专用计算单元。操作系统软件必须管理差异化内存，并将它们暴露给具有有用抽象的程序。应用程序必须适应为其数据结构分配和使用差异化内存。最后，我们将看到算法空间复杂度（就读取、写入和读写内存而言）变得与时间复杂度一样重要。
上升的渐进式加密时间内存折衷
Martin Hellman于1980年提出了时间内存权衡的概念，以对DES进行蛮力攻击。该方法由一个具有强度的预报阶段组成，其结果存储在表中，随后用来显着减少蛮力所需的时间。一个重要的改进是Philippe Oechslin撰写的2003年彩虹桌的介绍。然而，预先计算彩虹表的过程相当低效率，这是由于最终被丢弃的高计算值速率。Avoine，Carpent和Leblanc-Albarel于2023年推出了降级的彩虹桌子，其中包括在预先启动阶段回收链条。在本文中，引入了一种称为上升阶梯彩虹桌的新变体。公式提供了预测攻击时间，预先计算时间，内存要求和覆盖范围。通过理论结果和实施，分析表明，这种新变体对降级的彩虹桌和香草彩虹桌的高度改进都具有显着改善。具体而言，对于典型的99.5％的覆盖范围，上升阶梯式彩虹桌的预先计时时间比下降阶梯桌快30％，并且（最多）比香草彩虹桌快45％，而攻击时间分别降低了攻击时间高达15％和11％。
基于细丝的基于NITI形状的内存合金的添加剂
基于活性材料的执行器的集成添加剂制造可能会在跨生物医学工程，机器人技术或航空航天等学科的许多应用中取代常规电动机。在这项工作中，通过由热塑性粘合剂和金属粉末组成的3D打印的纤维打印来证明基于挤出的基于挤出的功能性NITI形状内存合金。两种合金是制造的，一种显示超弹性，另一种在室温下显示形状的内存特性。两种合金的微观结构均具有特征性的特征，并具有透明的热机械特性。3D打印的NITI显示形状的记忆应力为1。分别为1％的超弹性应变1。3％的施加应变为4％。为了扩大形状记忆应力执行器的几何形状，设计，制造和测试。这项研究的结果可能会在活动结构的增材制造领域中找到应用，也称为4D打印。通常，多种材料用于此类结构，这些结构通常会遭受机械性能和耐用性不佳的影响。在这项工作中对金属材料的使用可能有助于克服这些局限性。2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
动态三元含量 - 可调的内存确实是...
摘要 - 内部内容可寻址内存（TCAM）一直是缓存，路由器等的关键组件，其中密度，速度，功率效率和可靠性是主要的设计目标。使用了非胆汁记忆（NVM）设备，具有常规的低维能力，但基于SRAM的TCAM设计，但也很密集，但较差，但可靠性较差或更高的功率TCAM设计。同时，还提出了一些使用动态记忆的TCAM设计。尽管动态设计TCAM比CMOS SRAM TCAM更密集，并且比NVM TCAM更可靠，但传统的逐行刷新操作在正常的TCAM活动的干扰瓶颈上升起。因此，本文提出了使用纳米电机力学（NEM）继电器设备的自定义低功率动态TCAM，该中继设备利用一声刷新来解决内存刷新问题。通过使用拟议的新细胞结构来利用独特的NEM继电器特性，提出的TCAM占据了仅3个晶体管的小占地面积（通过后端过程中的两个NEM继电器在顶部集成了两个NEM继电器），这显着超过了基于SRAM-SRAM-SRAM-SRAM-基于SRAM的TCAM的密度。此外，评估表明，拟议的TCAM分别超过了SRAM，RRAM和FEFET TCAM，将写入能效分别提高了2.31倍，131倍和13.5倍。 SRAM，RRAM和FEFET TCAMS分别提高了搜索能量固定产品的12.7倍，1.30倍和2.83倍。
拓扑与非线性驱动的内存... -Dr -ntu
我们考虑了经受连贯驱动器的非线性损耗谐振器的光子晶格，该系统记得其拓扑阶段。最初，该系统在拓扑上是微不足道的。应用额外的相干脉冲后，强度会增加，从而调节系统中的耦合，然后诱导拓扑相变。但是，当脉冲的效果消失时，系统不会返回到微不足道的阶段。相反，它记住拓扑阶段并保持其在脉冲应用过程中获得的拓扑。脉冲可以用作触发拓扑模式的放大的开关。我们进一步表明，扩增发生在不同的频率以及与脉冲的位置不同的位置，表明频率转换和强度转移。我们的工作对于触发主动拓扑光子设备的不同功能很有用。