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PIM国际杂志
建议MIM的优势在于其在系列生产中提供复杂设计的能力。但是，添加剂驱动器指出，它已确定该技术适合于每年多达数千万或更高数量的简单且高度复杂的铜件。对于电动机设计人员，该公司指出，该工艺可以设计方法，例如功能集成，减少质量和避免热点。初步研究表明，与常规设计相比，质量可以降低至少40％。这可以使更多紧凑的电机解决方案和成本节省。此外，可以轻松地集成到诸如Press-Fit螺母，特殊连接器和温度传感器之类的功能元素，以降低整体制造成本。已经报道了出色的电导率和其他物理特性（例如密度和热导率）表示非常接近传统上铜的铜。www.additive-drives.de公司生产了一系列铜制模型的公交杆组件（礼貌的添加剂驱动器）
PIM本地扫盲计划24-25
每年从幼儿园开始，以支持每年或高于年级的阅读儿童，并支持多语言学习者和接受特殊教育服务的学生，以实现其个性化的阅读目标，以达到成绩水平，学区或特许学校必须采用当地的素养计划，以描述他们如何工作以实现这一目标。一个地区必须在每年6月15日下午16年6月15日之前更新计划并将计划提交给专员。4A（2023）。 为了协助地区和特许学校，教育部开发了该当地扫盲计划模板。 当地扫盲计划必须得到院长的批准，并每年发布到该地区或特许学校的网站。4A（2023）。为了协助地区和特许学校，教育部开发了该当地扫盲计划模板。当地扫盲计划必须得到院长的批准，并每年发布到该地区或特许学校的网站。
PIM测量不确定度的评估与比较...
会影响接收器灵敏度，从而降低通信系统的性能 [3, 4]。因此，在将 RF 无源元件部署到通信系统之前，确保它们符合 PIM 要求非常重要。当两个或多个 RF 信号在非线性接触 [5] 或非线性材料 [6] 中混合时，就会发生 PIM。如果生成的 PIM 的频率落在接收器的工作频带内，则可能会引起干扰，从而导致信道容量降低并降低通信系统的性能。可以根据 IEC 62037-1 标准 [7] 中的相关测量不确定度 (MU) 来测量 PIM。但是，不确定度预算中没有考虑一些贡献。本文采用两种方法来评估 PIM 水平对载波功率的灵敏度，如下一节所述。接下来的章节将详细介绍用于测量被测设备 (DUT) 的 PIM 的测量设置和计算 PIM MU 的过程。最后，介绍并讨论了 PIM MU 的结果和不确定度预算。 PIM 载波功率灵敏度的计算方法 使用拟合分析模型计算 PIM 灵敏度 开发了几种分析模型 [8] – [11] 来估计 PIM。在 [8] 中，DUT 的非线性被建模为多项式级数。多项式级数的复杂性显著增加
在 NSCLC 中同时靶向 PIM 激酶和 PI3K/mTOR
1 爱尔兰都柏林圣詹姆斯医院三一转化医学研究所临床医学系；gillianmoore@rcsi.ie（GM）；lightnec@tcd.ie（CL）；elbais@tcd.ie（SE）；scuffe@stjames.ie（SC）2 爱尔兰都柏林皇家外科医学院药学与生物分子科学学院 3 爱尔兰都柏林圣詹姆斯医院组织病理学系；bradyl4@tcd.ie（LB）；snicholson@stjames.ie（SN）；stephen.finn@tcd.ie（SPF）4 爱尔兰都柏林圣詹姆斯医院心胸外科系；rryan@stjames.ie（RR）； kaosulli@me.com (KEO) 5 昆士兰科技大学亚历山德拉公主医院、转化研究所和生物医学科学学院、健康与生物医学创新研究所，布里斯班，昆士兰州 4102，澳大利亚；Kenneth_OByrne@health.qld.gov.au 6 西班牙国家癌症研究中心 (CNIO) 实验治疗计划，C/Melchor Fern á ndez Almagro 3，28029 马德里，西班牙；cblanco@cnio.es 7 Inflection Biosciences Ltd.，Blackrock Co.，都柏林，爱尔兰；moneill@inflectionbio.com 8 伦敦大学学院外科和介入科学系，伦敦 WC1E 6BT，英国；s.heavey@ucl.ac.uk * 通信地址：gatelyk@tcd.ie
主题：预训练个人人力 (PIM) 准备情况
主题：预训练个人人力 (PIM) 准备 适用于：空军预备役飞行员 BLUF：PIM 准备将于 2023 年 3 月 23 日从 myPers 过渡到 myFSS。 集合和个人预备役知识文章也将在那时在 myFSS 上发布。 平台上线后，我们将向 FSS 提供更多信息。 随着我们继续实施数字化转型计划，我们将向该领域提供更多信息。 与往常一样，请将需要立即帮助的成员直接转至 Total Force 服务中心，电话为 1-800-525-0102。 FSS 指挥官和主管应联系 FSSE 热线处理紧急问题。 DTI 通知：230315-05 主题：现在在 myFSS 上直播！
HJC PIM（高级集成矩阵）技术
HJC PIM Shell 由多种高科技面料混合而成。虽然目前大多数头盔采用的是普通不饱和聚酯树脂和普通玻璃纤维，但我们结合了尽可能高水平的先进材料。这种先进优质复合材料的使用，得益于其坚固而柔韧的斜纹编织加固，可产生极高的冲击吸收率和出色的轻盈度。
检查更新的PIM激酶抑制剂通过GSK-3β激活和C-Myc和
A，BA/F3-ITD细胞和FLT3-ITD AML患者爆炸用Gilteritib和/或AZD1208或AZD1208或DMSO控制，以及C-MYC，MCL-1，P-GSK-3α，α，S9/S21），gsk-3α，gsk-3α，pranial pranial pranial pranial pranial pranial pranial pranial pration和β-3α，β-3α，prationβ和β-免疫印迹。A中的数据以b的形式显示。 c，BA/F3-ITD和MV4-11细胞和FLT3-ITD AML患者爆炸用Gilteritinib和/或AZD1208或DMSO对照进行处理，并具有A中的数据以b的形式显示。c，BA/F3-ITD和MV4-11细胞和FLT3-ITD AML患者爆炸用Gilteritinib和/或AZD1208或DMSO对照进行处理，并具有
![arxiv：2309.11144v1 [CS.CV] 20 9月20日2023](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2893354f36931bdbfe077669c32f9777369cc1f3.webp)
arxiv：2309.11144v1 [CS.CV] 20 9月20日2023
训练机学习算法是一个计算上的进程过程，由于反复访问大型培训数据集，因此经常被记忆结合。结果，以处理器为中心的系统（例如CPU，GPU）遭受了内存单元和处理单元之间的昂贵数据移动，这会消耗大量的能量和执行周期。以内存为中心的计算系统，即具有内存（PIM）功能处理的计算系统，可以减轻此数据运动瓶颈。我们的目标是了解现代通用 - PIM体系结构加速机器学习培训的潜力。为此，我们（1）对现实世界中通用PIM体系结构实施了几种代表性的经典机器学习算法（即线性回归，逻辑回归，决策树，K-Means群集），（2）严格评估和表征它们的准确性，性能，绩效和缩放，以及（3）在COUNTER和COMP上的cpp和cpp cp.和cpp cp. cp.和cpp。我们在具有2500多个PIM核心的真实内存计算系统上进行的实验评估表明，当必要的操作和数据类型在本机上以PIM硬件的本质上支持时，通用PIM架构可以极大地加速内存的机器学习工作负载。例如，我们的决策树的PIM实现比8核Intel Xeon上的最先进的CPU版本在27×和113倍之间，而1个。34×和4。5×比NVIDIA A100上的最先进的GPU版本快5×。我们对K-均值聚类的PIM实现为2。8×和3。分别比CPU和GPU实现快2×。据我们所知，我们的工作是第一个评估现实通用PIM架构上机器学习算法的培训的工作。我们以几个关键的观察，外卖和建议结束了本文，可以激发机器学习工作负载的用户，PIM架构的程序员以及未来以内存中心计算系统的硬件设计师和建筑师。我们在https://github.com/cmu-safari/pim-ml上开放所有代码和数据集。
人工智能的内存处理电路概述......
摘要 —人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变许多研究领域，例如视觉识别、自然语言处理、自动驾驶汽车和预测。传统的冯诺依曼计算架构具有分离的处理单元和存储设备，随着工艺技术的扩展，其计算性能一直在迅速提高。然而，在人工智能和机器学习时代，存储设备和处理单元之间的数据传输成为系统的瓶颈。为了解决这个数据移动问题，以内存为中心的计算采用了将存储设备与处理单元合并的方法，以便可以在同一位置进行计算而无需移动任何数据。内存处理 (PIM) 引起了研究界的关注，因为它可以通过最小化数据移动来显着提高以内存为中心的计算系统的能源效率。尽管 PIM 的好处被广泛接受，但它的局限性和挑战尚未得到彻底研究。本文全面研究了基于各种存储设备类型（例如静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM) 和电阻式存储器 (ReRAM)）的最先进的 PIM 研究工作。我们将概述每种存储器类型的 PIM 设计，涵盖位单元、电路和架构。然后，我们将讨论一种新的软件堆栈标准及其将 PIM 与传统计算架构相结合所面临的挑战。最后，我们将讨论 PIM 的各种未来研究方向，以进一步减少数据转换开销、提高测试准确性并最大限度地减少内存内数据移动。
swiftrl：迈向对内存系统实际处理的有效加强学习
增强学习（RL）是代理通过与经验数据集进行交互来学习最佳行为的过程，所有这些都旨在最大化奖励信号。rl算法通常在现实世界应用中面临性能挑战，尤其是在使用广泛而多样的数据集培训时。例如，诸如自动驾驶汽车之类的应用程序包括感官数据，Dy-Namic的交通信息（包括其他车辆和行人的运动），关键的风险评估以及各种代理行动。因此，由于对大量体验数据集进行了抽样，因此RL训练可能完全不适合硬件缓存，并且在内存和计算单元（例如CPU，GPU）之间所需的频繁数据传输，尤其是批量批次更新。这种瓶颈会产生大量的执行潜伏期，并影响整体培训时间。为了减轻最近提出的以内存为中心的计算范例（例如内存中的处理（PIM）），可以通过执行内存设备内的计算来解决与内存延迟相关的瓶颈。在本文中，我们介绍了Swiftrl，该文章探讨了现实世界中PIM体系结构加速流行的RL工作负载及其培训阶段的潜力。我们在Upmem Pim系统上调整了RL算法，即Tabular Q-Learning和SARSA，并首先使用两种不同的环境和三种采样策略观察他们的性能。此外，我们开发和评估了针对硬件优化的Q学习的多代理版本，并说明了如何使用多个代理来利用PIM进行算法缩放。然后，我们通过近似Q值更新功能（由于运行时库使用的运行时指令仿真而避免了高性能成本），并结合了基础算法所需的某些PIM特异性例程，从而实现了RL适应PIM期间的性能选择策略。我们使用Upmem硬件在OpenAI健身房环境上实验评估RL工作负载。我们的结果表明，当PIM核心数量增加16×（125至2000）时，性能的近线性缩放比例为15倍。我们还将我们的PIM实施与Intel（R）Xeon（R）Silver 4110 CPU和NVIDIA RTX 3090 GPU进行了比较，并在Upmem PIM系统上观察到具有不同实现的UPMEM PIM系统。