146。nwonuala,Ann土壤/作物科学作物科学F 17/06/2021 2028年3月147日。Agwor,感谢God会计会计和财务
Ising 机是一种退火处理器。当组合优化问题映射到 Ising 图上时,Ising 机计算该系统的物理演化并求解问题。基于 RRAM 的内存计算 (IMC) 是构建 Ising 机的重要技术。然而,Ising 图的高稀疏性仍然从根本上限制了时间和能源效率。在本文中,我们提出了一种适合稀疏感知内存计算 Ising 机的多功能 RRAM 芯片,它包含 RRAM 加速内容可寻址存储器 (CAM)、乘法累积 (MAC) 单元和真随机数生成器 (TRNG) 以协同工作。这种基于 RRAM 的 Ising 机在计算速度和能耗方面均有显著提高。介绍
我们讨论了为给定问题的特定实例找到良好的数学编程求解器配置的问题,我们提出了一种解决该问题的两相方法。在第一阶段,我们了解了实例上的实例,配置和性能之间的关系。学习一个好的求解器配置的特定困难是参数设置可能并非全部是独立的。这需要执行(硬)约束,这是许多广泛使用的监督学习方法无法本地实现的。我们在方法的第二阶段中解决了此问题,在该问题中,我们使用学习的信息来构建和解决一个优化问题,具有对配置参数设置的依赖关系/一致性约束的明确表示。我们讨论了这种方法的两种不同实例化的计算结果,这些单位承诺问题是在水力谷的短期计划中引起的。我们将逻辑回归用作监督的学习方法,并将CPLEX视为感兴趣的求解者。
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