XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缓存数据
Ancer相关的缓存，疼痛和贫血
i。慢性癌症疼痛疼痛调节的临床生物学研究 - 对影响疼痛感知的情感和认知维度II的大脑区域之间的相互作用。用于慢性癌症疼痛的新的非阿片类药物 - 可能有效靶向混合起源的慢性癌症疼痛的潜在新分子的发展。iii。综合评估的策略，该策略将临床评估，认知心理社会和精神评估，生物学标记和机器学习方法整合在一起，以有效评估癌症中的慢性疼痛。 iv。 整合医学方法用于多模式管理的慢性癌症疼痛 - 探索与综合疗法相关的生物学因素和标志物，这些疗法有助于疼痛管理和策略，这些综合疗法如何单独或结合使用，无论是在慢性癌症疼痛的疼痛效果/疗法诱导的促进症中的疼痛（perip）的痛苦（促进）促进性促进性的（peripera）诱导的促进症的痛苦（并针对辐射的靶向疼痛。综合评估的策略，该策略将临床评估，认知心理社会和精神评估，生物学标记和机器学习方法整合在一起，以有效评估癌症中的慢性疼痛。iv。整合医学方法用于多模式管理的慢性癌症疼痛 - 探索与综合疗法相关的生物学因素和标志物，这些疗法有助于疼痛管理和策略，这些综合疗法如何单独或结合使用，无论是在慢性癌症疼痛的疼痛效果/疗法诱导的促进症中的疼痛（perip）的痛苦（促进）促进性促进性的（peripera）诱导的促进症的痛苦（并针对辐射的靶向疼痛。
基于深层学习的联合缓存和合作MEC
摘要 - 新应用程序的出现导致对移动边缘计算（MEC）的需求很高，这是一个有希望的范式，在网络边缘部署了类似云的架构，以向移动用户（MUS）提供计算和存储服务。由于MEC服务器与远程云相比的资源有限，因此在MEC系统中优化资源分配并平衡合作MEC服务器之间的负载至关重要。MEC服务器的不同类型计算服务（CSS）的缓存应用数据也可能是高度好处的。在本文中，我们调查了合作MEC系统中层次结构缓存和资源分配的问题，该系统被称为有限的Horizon成本成本最小化Markov决策过程（MDP）。为了处理大型状态和动作空间，我们将问题分解为两个耦合的子问题，并开发了基于分层的增强学习（HRL）基于基于的解决方案。下层使用深Q网络（DQN）来获取流量决策的服务缓存和工作量，而上层则利用DQN来获得合作MEC服务器之间的负载平衡决策。我们提出的方案的可行性和有效性通过我们的评估结果验证。
适应性缓存技术优化车辆性能
摘要：在互连和自动驾驶汽车的快速发展的领域中，自适应缓存在提高车载信息系统的效率方面起着关键作用。缓存，最初是一种用于加快数据访问的计算技术，现在对于管理现代车辆生成的大量数据至关重要。通过将经常访问的数据存储在快速访问记忆中，自适应缓存可降低延迟并提高数据检索速度，从而使自动驾驶，智能和电动汽车受益。将机器学习与缓存策略的集成进一步推进了系统，从而使预测性缓存可以根据使用模式预测数据需求。这种方法不仅可以提高性能，还可以通过最大程度地减少不必要的数据交换来降低能源消耗。自适应缓存的关键优势包括提高安全性，有效的交通流量和改进的用户体验。在连接的车辆中，从车辆到所有内容的V2X通信中的数据可将延迟降至最低，从而提供了及时的信息，从而提高了道路安全性。同样，电动汽车受益于与电池状态有关的缓存数据的实时分析，从而优化了电源管理。总体而言，自适应缓存解决了当代汽车系统的挑战，为更智能，更安全和更高效的车辆铺平了道路。关键字：自适应缓存，自动驾驶汽车，数据效率，预测缓存，V2X通信
由机器学习驱动的端到端自动缓存攻击
信息或电磁发散。自1996年第一次出版关于时机攻击的首次出版物以来，这种称为侧道攻击的新一代攻击在很大程度上引起了研究界的关注[20]。攻击的可能性很多，鉴于在敏感计算过程中设备可以披露的各种信号：功耗[19，24]，磁场[11]，温度[5]甚至声音[1]。 读者被转介给[15]，以进行有关侧通道攻击的广泛介绍。 本文重点介绍了一个特定类别的侧通道攻击：恰当的攻击。 这些攻击是基于从CPU缓存内存泄漏的定时信息。 的确，当目标算法使用SEN-SINDIVE信息时，它将秘密数据加载到缓存内存中。 可以利用间谍保护的攻击者间接检查缓存mem-yry的内容，可以推断出目标算法已操纵哪些数据。 Tsunoo等人首先引入了缓存攻击。 在[35]中打破DES。 后来，在流行的缓存攻击中，使用缓存信息来打破AES [3]，以及RSA的RSA：Flush+Reload [38]。 在本文中，我们将使用后一种攻击的改进：冲洗+冲洗攻击[14]，它更隐形，产生更多的结果。 更具体地，我们在本文中研究了对ECDSA的OpenSSL实现的缓存时间攻击，ECDSA是用于数字签名的椭圆曲线算法。 OpenSSL [27]是用于实现加密协议的开源工具包。攻击的可能性很多，鉴于在敏感计算过程中设备可以披露的各种信号：功耗[19，24]，磁场[11]，温度[5]甚至声音[1]。读者被转介给[15]，以进行有关侧通道攻击的广泛介绍。本文重点介绍了一个特定类别的侧通道攻击：恰当的攻击。这些攻击是基于从CPU缓存内存泄漏的定时信息。的确，当目标算法使用SEN-SINDIVE信息时，它将秘密数据加载到缓存内存中。可以利用间谍保护的攻击者间接检查缓存mem-yry的内容，可以推断出目标算法已操纵哪些数据。缓存攻击。在[35]中打破DES。后来，在流行的缓存攻击中，使用缓存信息来打破AES [3]，以及RSA的RSA：Flush+Reload [38]。在本文中，我们将使用后一种攻击的改进：冲洗+冲洗攻击[14]，它更隐形，产生更多的结果。更具体地，我们在本文中研究了对ECDSA的OpenSSL实现的缓存时间攻击，ECDSA是用于数字签名的椭圆曲线算法。OpenSSL [27]是用于实现加密协议的开源工具包。使用C实现的功能库通常用于实现安全套接字层和传输层安全协议，还用于启用OpenPGP和其他加密标准。
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
找到一种快乐媒介的异质缓存集成
对于高性能计算，希望从整体SOC中分解缓存存储器，并通过异源集成技术重新整合它。将缓存从整体SOC中重新定位会导致降低晚期硅死模尺寸，从而导致较高的产量和较低的成本。在这项研究中，我们评估了使用DECA模制的M-Series™嵌入式缓存扇出溶液之间高端3D硅互连解决方案和低端基板溶液之间差距的方法。deca的M系列芯片首先面对FOWLP平面结构是一个理想的平台，用于构建嵌入式插入器，用于处理器芯片，缓存内存和深沟槽电容器的异质集成。deca的自适应模式®允许扩展到处理器chiplet和缓存内存之间的高密度互连。考虑了嵌入式缓存插波器的三种不同配置。垂直堆叠的面对面配置最小化处理器和高速缓存之间的互连长度，而横向配置为铜堆积的铜堆积提供了铜的互连，从而可以进一步缩放互连间距。这两种配置都有其特定的好处和缺点，这些作品在这项工作中详细描述了。关键词自适应图案，嵌入式缓存插入器，扇出晶圆级包装，异质集成，高性能计算，M系列
widir：无线启用目录缓存连贯协议
摘要 - 作为共享记忆多核的核心计数不断增加，设计高性能协议的设计越来越困难，这些协议可以提供高性能而不会增加复杂性和成本。特别是，共享一组内核经常读取和写入共享变量的模式很难有效地支持。因此，程序员最终会调整其应用程序以避免这些模式，从而损害共享内存的可编程性。为了解决这个问题，本文使用最近提供的片上无线网络技术来增强常规的基于无效的基于无效的目录高速缓存相干协议。我们称之为生成的协议widir。widir通过有线和无线相干交易在给定线路之间基于访问模式以程序员透明方式进行过渡。在本文中，我们详细描述了协议过渡。此外，使用飞溅和PARSEC应用程序的评估表明，Widir大大减少了应用程序的存储器失速时间。结果，与常规目录协议相比，对于64核运行，Widir平均将应用程序的执行时间缩短了22％。此外，Widir更可扩展。这些好处是通过非常适中的功率成本获得的。索引条款 - 芯片上的无线网络，目录缓存相干协议
