XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缓存
具有交易缓存的多组分分支预测指标中的共享模式记录表
I。代表性的示例包括Alpha 21264锦标赛预测器[11]，偏斜分支预测因子，例如2BC-GSKEW分支预测器，该预测已计划为Alpha EV8前端[15]。驱动多组分预测指标的主要动机是观察[10]，即不同的动态预测因子在预测准确性方面与不同分支的不同，因此需要使用多个预测指标来预测分支。多组分预测因子已经在文献中进行了广泛的研究，并具有多种设计策略，试图提高预测准确性和功率[2]，[5]。典型且广泛流行的多组分预测指标由本地和全局预测指标组成，并使用复杂的比赛预测方案来选择运行时这些预测变量之间的最终预测。基于本地历史的预测指标仅使用有关其当前预测所考虑的分支的过去结果信息，而全球人除了目前外，还考虑了前面分支的结果历史，同时对特定分支进行了预测。本地和全局组件保持单独的模式
肠道微生物营养不良差异在两个不同的缓存肿瘤模型中不同的饮食
摘要：癌症恶病质对结肠微生物群的影响的特征很差。这项研究评估了如果发现类似的营养不良，则评估了两种缓存产生的肿瘤类型对肠道菌群的影响，以确定肠道菌群的影响。此外，还确定了含有富含免疫营养素的食物（核桃）的饮食是否已知可以促进结肠中益生菌的生长，这会改变营养不良和缓慢的卡希克西亚。男性Fisher 344只大鼠被随机分配给有或没有核桃的半纯化饮食。然后，在每个饮食组中，将大鼠随机分配到一个治疗组：肿瘤的特征喂养（TB），非肿瘤含量的Adibitum Fed（NTB-AL）和非肿瘤组对TB（NTB-PF）（NTB-PF）。TB组植入了病房结肠癌或MCA诱导的肉瘤，都是可移植的肿瘤系。粪便样品，并使用16S rRNA基因分析鉴定了细菌。两个结核病组都患有恶病质，但肠道微生物组的变化也有所不同。β多样性不受治疗（NTB-AL，TB和NTB-PF）的影响，无论肿瘤类型如何，但受饮食影响。此外，饮食始终改变了几种细菌类群的相对丰度，而治疗和肿瘤类型没有。对照饮食增加了曲霉曲霉的丰度，而核桃饮食则增加了Ruminococcus属。没有发现病虫的常见粪便细菌变化特征。饮食始终改变了肠道菌群，但是这些变化不足以减慢恶病质的进展，这表明癌症恶病质比几个肠道菌群变化更为复杂。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
驱逐与随机的缓存中的探索，并通过加强学习Mulong Luo和Mohit Tiwari austin mulong@utexas.edu
备注：驱逐设置算法是实现更强大的缓存正时攻击的关键1.last级高速缓存侧渠道攻击是实用的，刘，奥克兰，2015年，2015年2。加密地址缓存的新攻击和防御寻找驱逐集的理论和实践，奥克兰Vila，2019年4。对基于随机的保护缓存架构的系统分析。Purnal等。al。2021 5。最后一级的缓存侧通道攻击在现代公共云中是可行的，
- Windows 11 Home 64位-Intel Core Ultra 7 155h（24MB缓存）-35.6 cm（14“）
- Windows 11 Home 64 -bit -Intel Core Ultra 7 155H（24MB缓存）-35.6 cm（14“”） 35.6厘米（14英寸）Wuxga 1920 x 1200 OLED，Intel Arc图形，WLAN，网络摄像头，Windows 11 Home 64位Lenovo IdeaPad 5 Slim Notebook 14“ Intel Core ultra 7 16GB 1TB。产品类型：笔记本电脑，外形：clamshell。家庭处理器：Intel Core Ultra 7，处理器模型：155H。RAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。 总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。 集成的图形卡模型：Intel Arc图形。 产品颜色：灰色。 重量：1.46 kgRAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。 总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。 集成的图形卡模型：Intel Arc图形。 产品颜色：灰色。 重量：1.46 kgRAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。集成的图形卡模型：Intel Arc图形。产品颜色：灰色。重量：1.46 kg
人机混合智能方案
摘要 — 本文研究了一种在边缘云协作框架下的视频服务增强策略，其中视频缓存和交付决策分别在云端和边缘进行。我们的目标是在统计延迟约束和边缘缓存容量约束下保证视频编码率方面的用户公平性。开发了一种混合人机智能方法来提高视频缓存的用户命中率。具体而言，首先通过合并分解机 (FM) 模型和多层感知器 (MLP) 模型来表征个人用户兴趣，其中低阶和高阶特征可以同时很好地学习。此后，构建了一个社会意识相似性模型，将个人用户兴趣转移到群体兴趣，在此基础上可以选择视频进行缓存。此外，提出了一种双二分探索方案来优化无线资源分配和视频编码率。最终通过使用真实数据集的大量实验验证了所提出的视频缓存方案和视频传输方案的有效性。
2.1：先进的处理器技术
• 独立的指令和数据存储器单元，带有 4 KB 数据缓存和 4 KB 指令缓存，以及由地址转换缓存 (ATC) 支持的独立存储器管理单元 (MMU)，相当于其他系统中使用的 TLB。 • 处理器使用 16 个通用寄存器实现 113 条指令。 • 18 种寻址模式包括：寄存器直接和间接、索引、内存间接、程序计数器间接、绝对和立即模式。 • 指令集包括数据移动、整数、BCD 和浮点算术、逻辑、移位、位域操作、缓存维护和多处理器通信，以及程序和系统控制和内存管理指令 • 整数单元组织在六级指令流水线中。