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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。
评估M/ ... div>的长短期限内存网络
抽象增强器协调驱动多细胞发展和谱系承诺的基因表达程序。因此，人们认为增强子的遗传变异通过改变细胞命运承诺会导致发育疾病。然而，尽管已经确定了许多含有变异的增强子，但缺乏内生测试这些增强剂对谱系承诺的影响的研究。我们执行一个单细胞CRISPRI筛选，以评估与先天性心脏缺陷（CHD）有关的25种增强子和推定心脏靶基因的内源性作用。我们确定了16个增强剂，其抑制导致人类心肌细胞（CMS）的分化不足。专注的CRISPRI验证屏幕表明，TBX5增强剂的抑制延迟了从中期到后期CM状态的转录开关。两个TBX5增强剂表观遗传扰动的内源性遗传缺失。共同确定了心脏发育的关键增强子，并表明这些增强剂的不正调可能导致人类患者的心脏缺陷。
内存耦合计算：创新 HPC 和 AI 的未来
Kwon 等人，基于 HBM2 的 20nm 6GB 内存函数 DRAM，配备 1.2TFLOPS 可编程计算单元，采用库级并行，适用于机器学习应用，ISSCC 2021
评估现代应用程序的内存预取技术
2理论3 2.1测量预取效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2预取技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.1软件预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.2一个块lookahead预摘要。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.3参考预测表预取。。。。。。。。。。。。7 2.2.4基于GHB的预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.5目标线预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.6错误的路径预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.7内容有向预取。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.8数据预取控制器预取。。。。。。。。。。。。。10 2.3预取问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.1缓存污染。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.2区域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3.3增加内存曲线和力量。。。。。。。。。。。。。11 2.4预取替代方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11
Peta Ops，联想内存计算板载处理：
在轨人工智能和机器学习将颠覆卫星服务和应用：地球观测运营商正在执行更多的机载处理，以实时提取有价值的见解用于灾害管理，而不是在地面上进行缓慢的基于云的后处理。智能电信转发器正在根据实时流量和链路需求自主重新配置和优化其频率计划，以最大限度地提高性能，而无需地面干预。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
从光学内存和纳米光子学到光子纳米>
摘要输入物联网（IoT）和第五代（5G）移动网络的时代，对紧凑，成本效益和高音传感器和执行器的需求飙升。光学技术作为对常规电气技术的补充，为构造广泛应用的传感器和执行器提供了一种多功能平台，显示了高数据速率，强大的多重能力，快速响应，低串扰，低串扰以及对电磁干扰的免疫力的优势。在本文中，我们对光学传感和驱动技术的开发过程进行了全面综述。在光学检测器，光传感器（进一步分为物理和化学/生物传感器）中的应用以及光学通信/计算/成像。对于每个应用程序的每个类别，都遵循从光学微电体式系统（MEMS）和纳米光子学到光子纳米系统的技术演变趋势引入进度。还提出了光学传感/致动技术的未来开发方向。
对内存系统实际处理的机器学习培训的实验评估
摘要 - 大约三分之一的2型糖尿病患者（T2D）升级为基础胰岛素注射。基底胰岛素剂量被滴定以实现一个不高血糖风险的严重血糖靶标。在护理标准（SOC）中，滴定基于间歇性禁食血糖（FBG）的调查。缺乏依从性和FBG测量中的日常变异性是现有胰岛素滴定程序的限制因素。我们提出了一种自适应退化的地平线控制策略，其中识别出葡萄糖 - 胰岛素空腹模型并用于预测最佳的基础胰岛素剂量。使用新的UVA虚拟实验室（UVLAB）评估了该算法在Silico实验中评估，并与一组与临床数据相匹配的T2D头像（NCT01336023）。与SOC相比，我们表明，这种控制策略可以更快地实现相同的葡萄糖靶标（在第8周时）和更安全（低血糖保护和对缺失FBG测量的鲁棒性）。Specifically, when insulin is titrated daily, a time-in-range (TIR, 70–180 mg/dL) of 71.4 ± 20.0% can be achieved at week 8 and maintained at week 52 (72.6 ± 19.6%) without an increased hypoglycemia risk as measured by time under 70 mg/dL (TBR, week 8: 1.3 ± 1.9% and week 52: 1.2与SOC相比（第8：59.3±28.0％和周的TIR相比，±1.9％）。这种方法可以潜在地减少治疗惯量和处方复杂性，从而改善使用基底胰岛素注射的T2D血糖结果。
SBI店员Pre 2024-25基于内存的纸22-FEB-2025- ...
指示（1-5）：在以下段落中有空白，每个空白都用字母表示。对于每个空白，给出了五个选项。从适合空白的选项中选择最合适的单词。美国是塑造国内和全球事务的几个有影响力的组织的所在地。最重要的是美联储，该储备会规范该国的货币政策，以确保经济____________（a）。另一个关键机构是证券交易委员会（SEC），负责监督金融市场的____________（b）和保护投资者。国土安全部（DHS）在保护国家免受各种威胁（包括网络攻击和恐怖主义）的威胁中起着至关重要的作用，确保了国家____________（C）。此外，像环境保护署（EPA）这样的组织通过执行____________（d）法规来解决气候变化和污染等问题。最后，国家航空航天管理局（NASA）继续领导太空探索和科学发现方面的进步，这在技术领域的____________（E）赢得了贡献。Q1。 以下哪个单词最适合空白（a）？ （a）冷漠（b）敌意（c）湍流（d）脆弱性（e）稳定性Q2。 以下哪个单词最适合空白（b）？ （a）破坏（b）法规（c）逃避（d）失真（e）疏忽Q3。 以下哪个单词最适合空白（c）？ 以下哪个单词最适合空白（d）？Q1。以下哪个单词最适合空白（a）？（a）冷漠（b）敌意（c）湍流（d）脆弱性（e）稳定性Q2。以下哪个单词最适合空白（b）？（a）破坏（b）法规（c）逃避（d）失真（e）疏忽Q3。以下哪个单词最适合空白（c）？以下哪个单词最适合空白（d）？（a）暴露（b）空缺（c）安全性（d）焦虑（e）犹豫不决Q4。（a）自愿（b）lax（c）无关（d）环境（e）任意