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64位SRAM内存阵列的设计和性能评估
高能电荷颗粒。电子孔对。电场将这些电子孔对分开，然后在敏感节点上收集。由于电荷积累而产生了短的电压脉冲。[5]。高密度记忆以及电子设备在生物应用中至关重要。低电压下运行记忆的主要基本原理是在尽可能少的能量的同时最大化电池寿命。正常6T SRAM单元的读取过程噪声免疫很小。随着电源电压的降低，噪声免疫力显着降低。结果，标准6T SRAM无法在低电源电压下操作。已知脱钩的7T和8T SRAM细胞的利用是通过将存储节点与位线分离出来，从而增强了读取操作过程中的噪声免疫。但是，值得注意的是，这些细胞具有相当大的泄漏功率。即使数百万个SRAM细胞可能保持在“待机状态”状态，记忆的功耗呈指数增长。[6] [7] [8] [9] [10]。嵌入式内存配置已通过现代VLSI（非常大规模的集成）系统增强。在处理RAM时，将DRAM（动态随机访问存储器）和SRAM（静态随机访问存储器）之间的区分至关重要。“静态”一词是指所有组件始终耦合到VDD或VSS的电路，从而消除了浮动节点问题，并允许仅使用电容器和单个晶体管构建DRAM单元。7T SRAM“随机”一词表示可以在需要时访问数据，并在可以存储的任何地方访问。访问需要内存搜索和位存储。每个单元存储一点点。[11] [12] [13]。SRAM单元是由晶体管和闩锁建造的。电容器都用于存储数据和检索数据，但是充电和排放它们的过程需要大量精力和时间。此益处是SRAM细胞广泛使用SOC的主要原因。[14] [15] [16] [17]，其中它们是设计和实施的重要组成部分。响应于当前SOC技术的功耗降低和更高生产率的需求增加，已经创建了多种SRAM细胞设计，每种SRAM细胞设计都经过优化，以表现出色。这导致可以存储在给定数量的空间中的记忆量显着增加。
CXL-ANNS：软硬件协作内存分解和十亿级近似最近邻搜索计算
摘要 我们提出了 CXL-ANNS，这是一种软硬件协作方法，可实现高度可扩展的近似最近邻搜索 (ANNS) 服务。为此，我们首先通过计算快速链路 (CXL) 将 DRAM 从主机中分离出来，并将所有必要的数据集放入其内存池中。虽然这个 CXL 内存池可以使 ANNS 能够在不损失准确性的情况下处理十亿点图，但我们观察到由于 CXL 的远内存类特性，搜索性能会显著下降。为了解决这个问题，CXL-ANNS 考虑节点级关系并将预计访问最频繁的邻居缓存在本地内存中。对于未缓存的节点，CXL-ANNS 通过了解 ANNS 的图遍历行为预取一组最有可能很快访问的节点。CXL-ANNS 还了解 CXL 互连网络的架构，并让其中的不同硬件组件并行协作搜索最近邻居。为了进一步提高性能，它放宽了邻居搜索任务的执行依赖性，并通过充分利用 CXL 网络中的所有硬件来最大化搜索并行度。我们的实证评估结果表明，与我们测试的最先进的 ANNS 平台相比，CXL-ANNS 的 QPS 提高了 111.1 倍，查询延迟降低了 93.3%。在延迟和吞吐量方面，CXL-ANNS 也分别比仅具有 DRAM（具有无限存储容量）的 Oracle ANNS 系统高出 68.0% 和 3.8 倍。
Milleret，A.，Laitinen，V.，Ullakko，K.，Fenineche，N.，Attallah，M.M。（2022）。 （14 m）Ni-Mn-GA磁性内存合金
主要的挑战是通过根本不使用受其影响最大的过程来解决的，但是将焊缝优化到最大的过程仍然是经过研究的事情，例如焊接材料不同，并最大程度地减少了对组件微观结构所做的变化。在电动汽车区域和电池技术的其余部分相互支持，因为这些能量储藏之间的基本原理是相同的。
软件内存安全 - 国防部
现代社会严重依赖基于软件的自动化，暗中相信开发人员编写的软件能够以预期的方式运行，并且不会被恶意利用。尽管开发人员通常会进行严格的测试，以准备软件逻辑以应对意外情况，但可利用的软件漏洞仍然经常基于内存问题。示例包括溢出内存缓冲区以及利用软件分配和取消分配内存的方式存在的问题。微软® 在 2019 年的一次会议上透露，从 2006 年到 2018 年，其 70% 的漏洞是由于内存安全问题造成的。[1] 谷歌® 也在几年内发现了 Chrome® 中类似比例的内存安全漏洞。[2] 恶意网络行为者可以利用这些漏洞进行远程代码执行或其他不利影响，这通常会危害设备并成为大规模网络入侵的第一步。
e2-nvm：一种内存感知的写入方案，可提高能源效率和使用变量自动编码器
为了克服NVM中的能耗和写入耐力问题，开发了两种方法。第一种方法开发基于硬件的写优化技术[1，10，15，23，46]，这些技术主要基于读取前写入（RBW）模式[52]。在RBW中，写入操作𝑤对存储位置的写操作始终先于读取。将𝑤书写的值与𝑥的旧内容进行了比较，并且只有不同的位。这减少了翻转位的数量，从而减少了能耗并增加了写入耐力[52]。第二种方法通过最大程度地减少写入放大[4，9，25，34，45，54]来解决能耗和写入耐力的问题。但是，这些方法将能效问题与写入放大问题相结合。在许多情况下，导致减少写入放大的技术具有提高能量效率和写入耐力的副作用，但这种情况并非总是如此，如先前的工作[6，26，27]所示，并且我们在本文中的评估。
研究抗菌植入物的聚氨酯/羟基磷灰石复合材料的结构与形状内存效应/药物释放曲线之间的相关性研究
摘要：将形状内存聚氨酯（PU）基质与羟基磷灰石（HA）作为生物活性剂和抗生素分子相结合的多功能复合材料的有效性。在这项研究中，研究了由3、5和10（wt％）组成的基于PU的复合材料的结构 - 功能相关性，并研究了硫酸庆大霉素（GES）作为模型药物。执行的分析表明，在PU的软段内将HA含量提高到5 wt％增强的氢键相互作用。差异扫描 - 钙化法（DSC）分析确认了复合材料的半晶结构。羟基磷灰石通过热重分析（TGA）确定了增强的热稳定性，并评估了水接触角。在水中测量的形状恢复系数（R R）从PU的94％降低到PU/GES样品的86％，PU/HA/GES复合材料的PU/GES样品的降低至88-91％。这些值与使用傅立叶转化红外（FTIR）光谱法评估的氢键相互作用正相关。此外，发现形状恢复过程启动了药物释放。在形状恢复后，PU/GES样品中的药物浓度为17 µg/ml，对于PU HA GES复合材料而言，药物浓度为33-47 µg/ml。通过针对大肠杆菌和表皮葡萄球菌的琼脂 - 扩散测试来确定发达的复合材料的抗菌特性。
利用新兴存储设备进行内存计算
内存计算 (IMC) 已成为一种新的计算范式，能够缓解或抑制内存瓶颈，这是现代数字计算中能源效率和延迟的主要问题。虽然 IMC 概念简单且前景广阔，但其实施细节涵盖了广泛的问题和解决方案，包括各种内存技术、电路拓扑和编程/处理算法。本观点旨在提供涵盖 IMC 这一广泛主题的方向图。首先，将介绍内存技术，包括传统的互补金属氧化物半导体和新兴的电阻/忆阻设备。然后，将考虑电路架构，描述其目的和应用。电路包括流行的交叉点阵列和其他更先进的结构，例如闭环存储器阵列和三元内容可寻址存储器。同一电路可能服务于完全不同的应用，例如，交叉点阵列可用于加速神经网络中前向传播的矩阵向量乘法和反向传播训练的外积。本文将讨论实现电路功能多样化的不同算法和记忆特性。最后，本文将介绍 IMC 面临的主要挑战和机遇。
先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解
使用T1D启动OmniPod仪表板系统。数据库中的信息要么直接从患者的病历中获取，要么是自我报告的，如果病历不可用。主要结果是胶质血红蛋白（HBA1C）从基线（启动之前）变为启动后3个月。次要结果是每日胰岛素总剂量（TDD）和降血糖事件的自我报告的频率（\ 70 mg/dl）的变化。结果分开。结果：HBA1C的基线变化为-0.9±1.6％（-10±18 mmol/mol; p \ 0.0001），成人为-0.9±2.0％（-10±22 mmol/mol; p \ 0.0001）。对于先前使用多次注射的人，成人中的HBA1C降低了-1.0±1.7％（-1.0±19 mmol/mol），儿科同胞中的-1.0±2.1％（-1.0±2.1％（-11±23 mmol/mol）（均为P \ 0.0001）。低血糖事件的成年人在每周的2.9次发作（-1.6±3.2事件/周； p \ 0.0001），小儿队列中的散难血事件从每周的2.8次发作（-1.3±2.7事件/周； p \ 0.0001）。在成年人中，TDD降低了19.9％（p \ 0.0001），并且在小儿队列中保持稳定（p [0.05）。结论：这一大量人群开始使用Omnipod仪表板系统的现实结果表现出显着的