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记忆爱德华E.（TED）O'Brien
流体物理学特刊（POF）专门用于记忆Edward E.（“ TED”）O'Brien，我们的朋友，同事和导师，以表彰他对湍流和建模的开创性贡献。ted，纽约州立大学的机械工程系已故名誉教授，长岛的斯托尼·布鲁克（Stony Brook），于2019年2月去世。美国物理学会流体动力学（DFD）（APS）的同事决定在2019年11月在西雅图举行的第72届APS-DFD会议上庆祝Ted的生活。会议的两个会议专门致力于TED，其中包括来自世界各地的研究人员的18个演讲。在这些会议结束时，社区认为我们必须在POF中庆祝TED，他在那里发表了大部分作品。本期特刊中的所有论文均由来宾编辑的邀请，但由POF独立处理。ted于1933年5月16日出生于澳大利亚昆士兰州的乡村小镇Toowoomba，托马斯·帕特里克（Thomas Patrick）和艾伦·奥布赖恩（Ellen O'Brien）。ted是双胞胎（图1）。他的双胞胎兄弟安东尼·奥布莱恩（Anthony O'Brien）在巴布亚新几内亚担任传教士，在他之前几年就去世了。他和他的兄弟在一所天主教寄宿学校接受教育。ted在布里斯班的昆士兰州大学学习，他主修机械工程并于1955年获得学士学位。然后他搬到美国，就读于普渡大学，于1957年获得硕士学位。在他的领导下，作为热科学系的成员，该计划获得了与富布赖特（Fulbright）奖学金一起，泰德（Ted）就读了约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University），在那里他获得了博士学位。在1960年的机械工程学业中，随后在同一机构的博士后职位。1961年，泰德（Ted）加入了纽约州立大学斯托尼·布鲁克（Stony Brook）的就职教师，担任工程与应用科学学院的创始教授。
内存子系统在实现AI PC效率方面的作用
在不断发展的人工智能（AI）景观中，对跨不同领域的功能更强大的数据模型的需求导致模型大小的快速扩展。这种快节奏的进化不断增加AI模型的大小和复杂性，从而对计算和内存子系统的性能提出了前所未有的需求，以处理和整合来自各种输入的大量数据 - 文本，音频，视频等。随着AI的继续进步，高级内存解决方案对于支持这种计算增长至关重要，不仅对于大型数据中心，而且对于包括AI PC在内的边缘设备，它们将AI功能直接带给个人和专业设备。优化的内存解决方案有助于跨设备和平台进行下一代AI驱动的创新。
内存子系统在实现AI PC效率方面的作用
在不断发展的人工智能（AI）景观中，对跨不同领域的功能更强大的数据模型的需求导致模型大小的快速扩展。这种快节奏的进化不断增加AI模型的大小和复杂性，从而对计算和内存子系统的性能提出了前所未有的需求，以处理和整合来自各种输入的大量数据 - 文本，音频，视频等。随着AI的继续进步，高级内存解决方案对于支持这种计算增长至关重要，不仅对于大型数据中心，而且对于包括AI PC在内的边缘设备，它们将AI功能直接带给个人和专业设备。优化的内存解决方案有助于跨设备和平台进行下一代AI驱动的创新。
通过学习的搜索增强内存空间索引
我们想借此机会感谢审阅者和元评估者的洞察力和建设性的反馈，并为我们提供了通过此修订来加强论文的机会。根据提供的反馈，我们已经仔细而广泛地修订了手稿，并进行了大量改进。我们在解决审阅者提出的特定问题和评论之前，在“元评论”部分中对修订版的最重大更改进行了摘要。由于我们必须在此提交中提交摄像机准备版本，因此我们无法突出显示新内容和不同颜色的重要变化；但是，我们在这封信中指定了这些更改，可以在手稿中找到。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，并涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机制来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在演变的存储器中删除的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于培训变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
纪念拉里·韦恩·布朗 - 德克斯特
他留下了儿子 Jamey Brown 和妻子 Tina（住在密苏里州德克斯特）；姐姐 Betty Dalton（住在密歇根州庞蒂亚克）；六个孙辈：Christina Orr（住在德克斯特）；Amanda Hopkins（住在阿拉巴马州伯明翰）；Laci Eaton（住在德克斯特）；Steve Kirkpatrick、Jason Williams 和 Trevor Williams（住在密苏里州伯尼）；十六个曾孙辈：Payton Kirkpatrick、Piper Kirkpatrick、Jase Kirkpatrick、Rylee Eaton、Ryan Eaton、Brynlee Pence、Taylor Williams、Jaelyn Williams、Nicholas Williams、Nolan Williams、Nora Williams、Reese Williams、Zayn Williams、Lynnie Williams、Xander Moore 和 Noah Kirkpatrick。
探索针对内存计算的密码学的大整数乘法
摘要 - 出现的加密系统，例如完全型号的加密（FHE）和零知识证明（ZKP）是计算和数据密集型的。fhe和ZKP在软件和硬件中的影响很大程度上依赖于von Neumann架构，在数据移动上损失了大量的能量。有希望的计算范式正在内存（CIM）中进行计算，该计算使计算能够直接发生在内存中，从而减少数据运动和能耗。但是，有效地执行大整数乘法（在FHE和ZKP中至关重要）是一个开放的问题，因为现有的CIM方法仅限于小型操作数尺寸。在这项工作中，我们通过探索用于大整数乘法的高级算法方法来解决这个问题，并将Karatsuba算法确定为CIM应用程序最有效的方法。此后，我们设计了第一个用于电阻CIM横杆的Karatsuba乘数。我们的乘数使用三阶段管道来增强吞吐量，此外，还可以平衡内存耐力与有效的数组大小。与现有的CIM乘法方法相比，当比例扩展到ZKP和FHE所需的位宽度时，我们的设计在吞吐量中最多可实现916倍，而面积时间产品的改进则达到281倍。索引术语 - 在内存中计算，大整数乘以，karatuba乘法
内存恢复对准器
哈里亚纳邦，印度摘要 - 牙科领域的形状记忆聚合物的出现，在很大程度上简化了工作。在诸如Archwires和Arigners（Archwires and Aligners）等各种正畸应用中的用法也已被证明至关重要。已知的合金，例如氧化锆和智能 - 密集是形状记忆材料的示例，在牙科中表现出智能行为。随着材料科学开发和应用这些智能材料的趋势的日益增加，这些材料可能会允许开创性的牙科疗法，并具有显着增强的治疗临床结果。可以将对准器的历史记录追踪回凯斯林，凯斯林（Kesling）描述了牙齿最终的牙齿定位器以及1945年的有效固定装置，然后是1964年的Nahoum2，开发了真空塑料的“牙齿轮廓”设备，这些设备是热塑性的，最适合牙齿使用。他开发了使用连续电器的概念，并进行了较小的增量变化，重大更正驾驶室是基于流行的Essix设备和Invisalign的构建而形成的。本文的目的是回顾形状记忆对准器的历史以及经过验证的研究，以及它将在正畸领域应用。本文还通过库存中的智能材料代替常规材料来讨论患者以及牙医的潜在好处。索引项 - 对准器，形状内存，CAT，SMP。
开发高效记忆推理
项目详情：深度学习的快速发展催化了大规模模型的发展，尤其是基于 Transformer 的架构（例如 BERT 和 GPT），它们在自然语言处理、计算机视觉和语音识别领域树立了新的性能标准。尽管这些模型功能强大，但它们需要大量的计算能力和内存，这给资源受限环境下的微调和推理带来了巨大挑战。这种限制阻碍了此类模型在计算资源有限的实际应用中的广泛应用，例如移动设备、边缘计算以及技术基础设施较差的发展中地区。问题陈述：问题的关键在于调整和部署大规模模型需要大量的资源。针对特定任务对这些模型进行微调需要大量的计算工作，通常需要重新训练数百万甚至数十亿个参数。此外，使用这些模型进行推理需要大量的内存和处理能力，这使得实时或设备端应用变得不切实际。我们迫切需要一种能够减少计算和内存开销且不严重影响模型性能的技术。
记忆内容的量子模型
2 不同类型的记忆 8 2.1 几何记忆和主观记忆 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ...