XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System记忆
战术记忆辅助 (tam) 第 2 部分
安全等级。本文件仅供在履行公务过程中需要了解其内容的人员参考。任何发现本文件的人应将其交给英国武装部队或警察局，以便将其安全送回国防部，D MOD SY，伦敦 SW1 2HB，并说明如何找到和在何处找到。根据 1911-1989 年官方保密法，未经授权保留或销毁本文件属于违法行为。（当向政府部门以外的人员发布时，本文件以个人身份发布，根据 1991-1989 年官方保密法的规定，受托接收本文件的人员应负责妥善保管本文件，并确保仅向授权人员披露其内容。）
语言代理的记忆，推理和计划
●含义：以前的AI代理（例如，感知，推理，世界模型，计划）面临的所有相同挑战仍然存在，但我们需要通过LLMS的新镜头进行重新检查，并处理新的镜头（例如，合成数据，自我反射，内部搜索，内部搜索）
脑刺激 - 计算记忆实验室
创伤性脑损伤 (TBI) 是导致成人认知障碍的主要原因，其特征通常是情景记忆和执行功能明显缺陷。先前的研究发现，直接电刺激颞叶皮层可以改善癫痫患者的记忆力，但尚不清楚这些结果是否适用于具有特定 TBI 病史的患者。我们在此探讨了对颞叶外侧皮层施加闭环直接电刺激是否能够可靠地改善 TBI 人群的记忆力。在接受难治性癫痫神经外科评估的较大患者群体中，我们招募了一组有中度至重度 TBI 病史的患者。通过分析患者学习和回忆单词列表时留置电极的神经数据，我们训练了个性化的机器学习分类器来预测每个患者的记忆功能瞬时波动。随后，我们使用这些分类器在预测记忆力衰退的时刻触发颞叶外侧皮层 (LTC) 的高频刺激。与无刺激列表相比，这一策略使刺激列表的回忆表现提高了 19%（P = 0.012）。这些结果为使用大脑闭环刺激治疗 TBI 相关记忆障碍提供了概念验证。
通过打印编程的记忆聚合物部件
许多潜在应用（包括生物医学应用）都需要复杂而实用的 SMP 部件功能和几何形状，这要求部件内具有相应复杂的应变模式，例如双轴、扭转、弯曲或剪切应变、应变梯度或其他空间变化应变。这些复杂的应变模式通常无法通过当前的编程技术实现，特别是对于小型或复杂部件几何形状的情况。事实上，复杂应变的精确编程仍然超出了形状记忆编程的当前水平，而且，由于在建立执行所需的机械驱动编程所需的设备方面存在挑战，甚至使用相对简单的 3D SMP 部件单轴编程替代方案（例如双轴应变编程）仍然极其有限。例如，3D 部件的多轴编程需要一种机制来抓住部件并在多个轴上施加所需的分布应变。因此，迄今为止，只有少数研究成功展示了 3D SMP 部件的多轴编程，而且这些研究仅限于压缩编程，使用手动（实际上是手指和拇指）操作或专门的压接器或夹具实现，[8,16] 因此只展示了膨胀多轴恢复。缺乏用于
直接用脑电刺激人类记忆
© 作者 2022。由牛津大学出版社代表《Brain 担保人》出版。保留所有权利。如需获得许可，请发送电子邮件至：journals.permissions@oup.com 本文根据牛津大学出版社《标准期刊出版模式》的条款出版和分发 (https://academic.oup.com/journals/pages/open_access/funder_policies/chorus/standard_publication_model) 1
基于自旋的磁性随机记忆高...
内存是当今用于数据存储和处理的电子系统中的关键组件。在传统的合并体系结构中，由于记忆的运行速度和容量差距，逻辑和内存单元是物理上分开的，这涉及von Neumann计算机的基本限制。此外，随着CMOS技术节点的演变，晶体管的演变越来越小，以提高操作速度，面积密度和能源效率，同时提供较低的驱动器电流。，诸如嵌入式闪光和SRAM之类的主流技术正面临着大量的缩放和功率构成问题。一个更密集，更节能的嵌入式内存将是高度期望的，特别是针对14 nm或以上的先进技术节点。与传统的电子功能相反，在非磁性半导体中操纵电荷来处理信息，SpinTronic设备基于电子的旋转，提供创新的计算解决方案。要将旋转三位型纳入现有的成熟半导体技术中，基于旋转的功能通常由磁性隧道连接的核心结构设计，该结构起着磁随机记忆（MRAM）的作用。
太空基本科学的量子记忆
摘要研究和验证量子力学基础与一般相对论之间的联系将需要极灵敏的量子实验。为了最终洞悉这一引人入胜的物理领域，迟早会在太空中实现专门的实验成为必要。量子技术，尤其是量子记忆，正在提供新颖的方法，以达到确定的实验结果，因为它们的高级发展状态得到了数十年的进步。将量子状态存储长时间的时间将使研究天文基准的铃铛测试，以提高测量精度以研究引力对量子系统的重力影响，或者启用量子传感器和时钟的分布式网络。我们在这里促进了为空间中基本物理学开发量子记忆的情况，并讨论了不同的实验以及潜在的量子记忆平台及其性能。
多任务记忆电容网络 - PDXScholar
摘要 — 最近的研究表明，记忆电容设备网络为储存器计算系统提供了低功耗的理想计算平台。随机、交叉或小世界幂律 (SWPL) 结构是储存器基底计算单个任务的常见拓扑结构。然而，神经学研究表明，与不同功能相关的皮层大脑区域互连形成富俱乐部结构。这种结构允许人类大脑同时执行多项活动。到目前为止，记忆电容储存器只能执行单一任务。在这里，我们首次提出了集群网络作为记忆电容储存器同时执行多项任务。我们的结果表明，在三个任务上，集群网络分别比交叉和 SWPL 网络高出 4.1 × 、5.2 × 和 1.7 × 倍：孤立口语数字、MNIST 和 CIFAR-10。与我们之前和已发表结果中的单任务网络相比，多任务集群网络可以实现类似的准确率，分别为 MNIST、孤立口语数字和 CIFAR-10 的 86%、94.4% 和 27.9%。我们的扩展模拟表明，输入信号幅度和集群间连接都会影响集群网络的准确性。选择信号幅度和集群间链接的最佳值是获得高分类准确率和低功耗的关键。我们的结果说明了记忆电容式大脑启发集群网络的前景及其同时解决多项任务的能力。这种新颖的计算架构有可能使边缘应用程序更高效，并允许无法重新配置的系统解决多项任务。
质量振荡器作为动作的信息记忆
在物理信息理论 (PIT) 中，质量、电荷、辐射和真空由三维结构表示，这些结构在四维场中具有振荡器特性，并以物理信息为特征。这些结构是通过在哈密顿原理 [3] 的条件下通过傅里叶变换 [1] [2] 从拉格朗日密度和量子力学通信关系的交换子中获得的。物理信息是封闭在四维场中的作用；它表征基本对象，在对象之间的相互作用中交换，并描述相互作用后对象属性的变化。与量子力学中基本对象（例如电子）由波函数描述不同，PIT 区分了电子核的振荡器（由质量和电荷的标量振荡器描述）和电子壳层（由静态麦克斯韦场的光子表示）。电子