摘要 - 不像众所周知的计数器模式内存en-哭泣(例如SGX1),更近期的内存加密(例如SGX2,SEV)没有柜台。在不访问任何计数器的情况下,这种无反内存加密可以改善计数器模式加密的性能,并因此获得广泛的采用。无抵抗的加密仍然会产生昂贵的开销。在无反加密后,密码计算将数据作为其直接输入。因此,只有在丢失的数据从内存到达后,才能顺序计算用于解密数据的密码;这需要所有最后级别的缓存失误才能在所需数据从内存到达后停滞在密码计算上。我们的实际系统测量结果发现无反加密可以平均减少不规则的工作量9%。我们观察到计数器模式加密会产生昂贵的内存访问开销,其密码计算通常可以在数据到达之前完成,因为它们将计数器作为输入而不是数据,而不是数据柜员比数据更好。因此,我们探讨了如何结合两种加密模式以实现两全其美的最佳 - 无反对加密的有效内存访问和计数器模式加密的快速密码计算。对于不规则的工作负载,我们提出的内存加密 - 反灯加密 - 达到98%的无内存加密性能的平均性能。当存储器带宽饥饿时,在最坏情况下,反光加密的速度仅比无抵抗加密慢1.4%。
聚合物的形状记忆效应(SME)是指固定临时形状并按需恢复其永久形状的能力。虽然通常由成型过程确定,但临时形状可以由编程步骤(或形状固定步骤)中施加的外力任意定义。此属性将形状的记忆聚合物(SMP)与许多其他类别的刺激反应性变化的聚合物区分开来,从材料行为和潜在的应用方面。可以追溯到1940年代的聚合物中小企业的识别。Raychem Corporation的最著名的商业SMP产品(热收缩管)出现在1950年代后期,此后已广泛用于各个工业领域。在当今市场上也可以使用其他类似的商业产品,例如热链标签和收缩 - 灰色玩具。尽管早期商业上的成功,但在上个世纪,SMP的典型研究仍然落后。这主要反映在两个方面。首先,在早期文献中,基本聚合物中小企业的分子要求错误地说明了。最容易的说法是,SMP应具有反向相位和一个冷冻相,这些相位分别具有固定临时形状并定义永久形状的重新负责。这意味着对两相聚合物系统的要求。实际上,与物理或化学交联相结合的任何可使用相位过渡的聚合物都足够。前者允许对分子节迁移率进行可杀死的临时形状固定,后者确保了永久形状的记忆。因此,可开关段和网络结构的组合代表了对SMP分子需求的更准确描述,这是在2011年提出的。[1]这是非平凡的,因为它意味着任何具有可逆热转变的网络聚合物都有预期具有形状的记忆特性。此外,具有物理交联网络或通过化学交联修改的热塑性聚合物也很容易符合标准。新的描述正确地指出了一个事实,即中小企业对于一小部分多相聚合物不是唯一的,但是对于大多数(如果不是全部)聚合物来说,可以期待。的确,从不同角度观察,中小型企业源自粘弹性效应到聚合物。不仅在扩展材料类的扩展,而且还发现多功能形状的记忆行为。上个世纪SMP发育的第二个且相当显着的缺陷在于,除了供暖之外,缺乏高级功能引发了临时形状和永久形状之间的单向形状转移。现在,这被归类为单向双形效应,可以与21世纪发现的许多其他新中小型企业区分开。
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我们提出了3D空间多模式内存(M3),这是一种多模式存储系统,旨在通过视频源保留有关中型静态场景的信息,以供视觉感知。通过将3D高斯脱衣技术与基础模型集成在一起,M3构建了能够跨粒度呈现特征表示的多模式内存,其中包括广泛的知识。在我们的探索中,我们在以前的特征劈叉上确定了两个关键挑战:(1)在每个高斯原始原始原始原始的存储高维纤维中的计算限制,以及(2)蒸馏功能和基础模型之间的未对准或信息损失。为了解决这些挑战,我们提出了M3的主要场景组件和高斯记忆注意的关键组成部分,从而实现了有效的训练和推理。为了验证M3,我们对特征相似性和下游任务以及定性可视化进行了全面的定量评估,以突出显示高斯记忆注意的像素痕迹。我们的方法包括各种基础模型,包括视觉模型(VLM),感知模型以及大型多模式和语言模型(LMMS/LLMS)。此外,为了演示现实世界的适用性,我们在四足机器人的室内场景中部署了M3的功能字段。值得注意的是,我们声称M3是在3D功能蒸馏中挑战核心压缩挑战的第一项工作。
术语位是二进制数字的缩写。人类认为二进制数字为0和1。的确,诸如10101100之类的二进制数是由0和1组成的。大多数人意识到计算机将信息存储在二进制中,但没有意识到0和1仅适用于人类。计算机硬件需要物理表示。例如,在磁性硬盘驱动器上,小扇区具有负电荷或正电荷。在有机硅计算机芯片上,电容器可以具有两个不同级别的电荷。这些是代表两国条件的物理事物,但人类便利地将两个不同状态视为0和1。当计算机存储一个8位二进制数字(如10101100)时,它实际上将8次序列的序列存储在磁板上,或者在硅芯片上的电容器中的8个两个状态电荷的序列。字节是8位的序列。在现代计算机中,一个字节是可以具有不同地址的最小存储单元。因此,几乎所有形式的计算机存储都在字节中测量。计算机存储通常在很长一段时间内“记住”数据的意义上称为内存。字节是多少?询问的另一种方法是1字节代表多少不同的东西?回答该问题的最难方法就是开始写下所有不同的字节:00000001,00000010,00000100,…,10000000,00000011,00000101,…。如果您这样做,并且非常小心不要遗漏任何东西,则将计算256个不同的字节。在下雨天可能很有趣,但是有更好的方法。例如,由于一个字节中有8个数字,并且每个数字有2个可能性,因此乘法原理表明有2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 = 2 8 = 256不同的可能性。