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高速相干光子随机记忆在持久的声波中
摘要：近年来，光子计算的显着进步突显了需要光子记忆，尤其是高速和连贯的随机记忆。应对实施光子记忆的持续挑战才能充分利用光子计算的潜力。基于刺激的布里鲁因散射的光子传声记忆是一种可能的解决方案，因为它一致地将光学信息传递到高速下的声波中。这样的光声内存具有巨大的潜力，因为它满足了高性能光随机记忆的关键要求，因为它的相干性，芯片兼容性，频率选择性和高带宽。但是，由于声波的纳秒衰减，到目前为止，迄今为止的存储时间仅限于几纳秒。在这项工作中，我们通过实验增强光声内存的固有存储时间超过1个数量级，并在存储时间为123 ns后连贯地检索光学信息。这是通过在4.2 K处高度非线性纤维中使用光声记忆来实现的，从而使内在的声子寿命增加了6倍。我们通过使用直接和双同性恋检测方案测量初始和读数光学数据脉冲来证明我们的方案能力。最后，我们分析了4.2 - 20 K范围内不同低温温度下光声记忆的动力学，并将发现与连续波测量值进行了比较。关键字：布里渊散射，光子神经形态计算，光学记忆，非线性光学，低温■简介延长的存储时间不仅对光子计算，而且对需要长声子寿命的Brillouin应用程序，例如光声过滤器，真实时延迟网络和微波光子学中的合成器。
解开过去语义信息的记忆
人类的视觉系统能够处理连续的视觉信息流，但大脑在连续的视觉处理过程中如何编码和检索近期的视觉记忆仍不清楚。本研究探讨了在连续的视觉刺激下，工作记忆保留过去信息的能力。然后我们提出了一项新任务——记忆解开，旨在从 fMRI 信号中提取和解码过去的信息。为了解决过去记忆信息干扰的问题，我们设计了一种解开的对比学习方法，灵感来自前摄干扰现象。该方法将相邻 fMRI 信号之间的信息分离为当前和过去成分，并将它们解码为图像描述。实验结果表明，该方法有效地解开了 fMRI 信号中的信息。这项研究可以推进脑机接口并缓解 fMRI 中时间分辨率低的问题。1
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
机器人可以探索和学习多少没有限制，但是所有这些知识都需要搜索和可行。在语言研究中，重新增强生成（RAG）已成为大规模非参数知识的工作室，但是现有技术并未直接转移到具有多模式的体现域，数据高度相关，感知需要抽象。为了应对这些挑战，我们引入了体现rag，该框架可以通过非参数存储器系统来增强体现代理的基础模型，该系统能够自主构建导航和语言生成的层次结构知识。体现的rag依处理各种环境和查询类型的各种空间和语义分辨率，无论是针对特定对象还是对氛围的整体描述。在其核心上，体现rag的记忆是作为语义森林结构的，以不同级别的细节存储语言描述。这个分层组织允许系统在不同的机器人平台上有效地生成上下文敏感的输出。我们证明，体现的抹布有效地将抹布桥接到机器人域，成功处理了19个环境中的200多个解释和导航查询，突显了其对常规非参数系统的预期用于实施剂。
memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
先天免疫记忆 - 2024 年 11 月 13 日至 15 日
克里斯汀·斯塔贝尔·本恩·特里安塔菲洛斯·查瓦基斯·丹妮卡·陈·罗宾·乔杜里·马齐亚尔·迪万加希·乔治·哈吉申加利斯·梅兰妮·哈蒙·莉迪亚·卡拉法蒂·凯瑟琳·Y·金·杨李·阿瑟·利斯·伊奇罗·马纳贝
个性化机器学习 - 基于内存的方法
成对工作：打开一个应用程序（例如，Instagram）或访问网站（例如Seznam.cz），并找到上面已经应用的四个建议方案中的每个示例，或者您认为可以实现它。
IBPS PO PRELIMS内存基于2024（定量能力）
（a）23％（b）19％（c）11％（d）15％（e）8％Q72。找到B在2022年出售的商品总数与C在2023年出售的商品总数的比率。（a）1：2（b）2：3（c）3：2（d）3：4（e）4：5 Q73。在2023年一起找到D和E一起出售的商品总数与A和B共同出售的商品总数。（a）180（b）194（c）150（d）158（e）100 Q74。找到2023年A，B和C出售商品总数的总和。（a）4235（b）4450（c）4980（d）4752（e）4898 Q75。B和D在2023年一起出售的商品总数比A在所有三年中售出的商品总数多于或多或少。（a）2676（b）2194（c）2150（d）2058（e）2100个方向（76-80）：在每个问题中，都给出了数字序列。在每个系列中，只有一个数字是错误的。找出错误的数字。
研究合成型干预对健康年轻女性的工作记忆表现的影响
摘要肠道轴（GBA）介导了胃肠道系统与大脑之间的交流，从而影响了认知功能和情感幸福感，而肠道微生物群则起着至关重要的作用。虽然合成生物和益生菌已经显示出增强认知功能的潜力，但结果仍然不一致。本研究检查了补充合成剂对听觉性能指标的影响 - 阈值，灵敏度，准确性和反应时间 - 使用对照组的重复测量设计。30岁的女性（18-32岁）完成了正面和负面影响时间表（PANAS）和听觉工作记忆任务。尽管在听觉阈值，灵敏度或准确性中未发现显着差异，但合成型组表现出明显快的反应时间（P <0.00001），表明认知处理速度提高。这些发现强调了对合成生物影响认知健康的机制进行进一步研究的必要性。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
身体不满意的时间感知和互感相互作用
动机：测序技术的最新进展强调了序列分析算法和工具在基因组学和医疗保健研究中的关键作用。尤其是，序列对齐是许多序列分析管道中的基本构建块，并且在执行时间和内存使用方面经常是性能瓶颈。经典序列比对算法基于动态编程，通常需要相对于序列长度进行二次时间和内存。结果，经典序列比对算法无法随着序列长度的增加而扩展，并且由于数据移动惩罚而迅速成为内存结合。结果：内存处理（PIM）是一种新兴的体系结构范式，试图通过使计算更接近数据来减轻数据移动惩罚来加速内存结合的算法。这项工作介绍了BIMSA（双向内存序列对齐），这是最先进的序列对齐算法BIWFA（双向波前对齐）的PIM设计和实现，该算法biwfa（双向波前对齐），为生产的PIM Architection（Upmem）结合了新的硬件功能优化。bimsa支持对齐序列最多100K基础，超过了状态PIM实现的局限性。首先，与序列比对算法的最先进的PIM实现相比，BIMSA达到高达22.24×（平均为11.95×）的加速度。第二，与BIWFA的最高表现多核CPU实现相比，达到高达5.84×（平均为2.83×）的加速度。联系人：Alejandro.alonso1@bsc.es第三，BIMSA具有内存中计算单元数量的线性可伸缩性，可以通过配备更多计算单元的PIM体系结构进行进一步的性能改进，并实现高达9.56×x（平均4.7倍）的速度。可用性：代码和文档可在https://github.com/ alejandroamarin/bimsa上公开获得。