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World File Search System记忆量
持续强化学习
尽管近年来对持续学习（CL）的兴趣日益增强，但继续加强学习（CRL）仍然是一项艰巨的任务，因为深层神经网络必须从维持旧任务表现的新任务中从每个从未见过的新任务中推断出适当的行动。为了解决此问题，一些CRL算法使用基于正则化的方法来限制常规CL中使用的权重和基于重播的方法。但是，它需要花费大量时间来学习，因为它需要大量的基于重播和具有复杂正则化项的内存。在本文中，我们提出了一个简单的框架，用于保留相关顺序任务之间的知识fmal，即MAP注意力丢失。我们的方法利用模型的一般CNN，可以很好地执行所有顺序任务，并且注意机制用于提取基本特征进行传输。另外，FMAL同时使用正规化方法和基于重播的方法，例如现有的CRL方法。但是，学习所需的记忆量要小得多，正则化的项相对简单。我们使用最先进的算法评估FMAL。实验结果表明，我们的方法以较高的奖励超过这些基准。
64位SRAM内存阵列的设计和性能评估
高能电荷颗粒。电子孔对。电场将这些电子孔对分开，然后在敏感节点上收集。由于电荷积累而产生了短的电压脉冲。[5]。高密度记忆以及电子设备在生物应用中至关重要。低电压下运行记忆的主要基本原理是在尽可能少的能量的同时最大化电池寿命。正常6T SRAM单元的读取过程噪声免疫很小。随着电源电压的降低，噪声免疫力显着降低。结果，标准6T SRAM无法在低电源电压下操作。已知脱钩的7T和8T SRAM细胞的利用是通过将存储节点与位线分离出来，从而增强了读取操作过程中的噪声免疫。但是，值得注意的是，这些细胞具有相当大的泄漏功率。即使数百万个SRAM细胞可能保持在“待机状态”状态，记忆的功耗呈指数增长。[6] [7] [8] [9] [10]。嵌入式内存配置已通过现代VLSI（非常大规模的集成）系统增强。在处理RAM时，将DRAM（动态随机访问存储器）和SRAM（静态随机访问存储器）之间的区分至关重要。“静态”一词是指所有组件始终耦合到VDD或VSS的电路，从而消除了浮动节点问题，并允许仅使用电容器和单个晶体管构建DRAM单元。7T SRAM“随机”一词表示可以在需要时访问数据，并在可以存储的任何地方访问。访问需要内存搜索和位存储。每个单元存储一点点。[11] [12] [13]。SRAM单元是由晶体管和闩锁建造的。电容器都用于存储数据和检索数据，但是充电和排放它们的过程需要大量精力和时间。此益处是SRAM细胞广泛使用SOC的主要原因。[14] [15] [16] [17]，其中它们是设计和实施的重要组成部分。响应于当前SOC技术的功耗降低和更高生产率的需求增加，已经创建了多种SRAM细胞设计，每种SRAM细胞设计都经过优化，以表现出色。这导致可以存储在给定数量的空间中的记忆量显着增加。