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World File Search System内存
高级编程抽象和近内存计算和内存计算的编译
N. A. Rink等。“ cfdlang：流体动力学中高阶方法的高级代码生成”。rwdsl'18。A. Susungi等。 “用于跨域张量优化的元编程” GPCE'18，79-92。 N.A. 溜冰场，N。A。和J. Castrillon。 “ teil：一种类型的安全张量张量中间语言”，Array'19，pp。 57-68A. Susungi等。“用于跨域张量优化的元编程” GPCE'18，79-92。N.A.溜冰场，N。A。和J. Castrillon。“ teil：一种类型的安全张量张量中间语言”，Array'19，pp。57-68
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。
内存恢复对准器
哈里亚纳邦，印度摘要 - 牙科领域的形状记忆聚合物的出现，在很大程度上简化了工作。在诸如Archwires和Arigners（Archwires and Aligners）等各种正畸应用中的用法也已被证明至关重要。已知的合金，例如氧化锆和智能 - 密集是形状记忆材料的示例，在牙科中表现出智能行为。随着材料科学开发和应用这些智能材料的趋势的日益增加，这些材料可能会允许开创性的牙科疗法，并具有显着增强的治疗临床结果。可以将对准器的历史记录追踪回凯斯林，凯斯林（Kesling）描述了牙齿最终的牙齿定位器以及1945年的有效固定装置，然后是1964年的Nahoum2，开发了真空塑料的“牙齿轮廓”设备，这些设备是热塑性的，最适合牙齿使用。他开发了使用连续电器的概念，并进行了较小的增量变化，重大更正驾驶室是基于流行的Essix设备和Invisalign的构建而形成的。本文的目的是回顾形状记忆对准器的历史以及经过验证的研究，以及它将在正畸领域应用。本文还通过库存中的智能材料代替常规材料来讨论患者以及牙医的潜在好处。索引项 - 对准器，形状内存，CAT，SMP。
赛车手：使用电阻内存
为了打击主要存储器和CPU之间移动数据的高能量成本，最近的作品提出了执行加工记忆（PUM）的工作，这是一种记忆中的一种处理，其中在现场进行数据操作（即，在存储单元格在持有数据的存储单元上）。几种常见和新兴的记忆技术提供了通过互连单元相互作用来执行比尔原始功能的能力，从而消除了对多个常见操作使用离散的CMOS计算单元的需求。最近的PUM架构扩展了这些布尔原始图，以使用内存执行比特系列的组合。不幸的是，基础内存设备的几个实际局限性限制了新兴内存阵列的大小，这阻碍了传统的位式计算方法的能力，除了大量的能源节省外，还可以提供高性能。在本文中，我们提出了赛车手，这是一个具有成本效益的PUM档案馆，可使用少量的电阻性记忆提供高性能和大量节省的能源。Racer利用了一个比特的上流执行模型，该模型可以在W小图块上管道位的w-bit计算。我们完全设计有效的控制和外围电路，它们的区域可以在不牺牲记忆密度的情况下在小记忆砖上摊销，我们为Racer提出了ISA抽象，以允许简单的程序/编译器集成。We evaluate an implementation of RACER using NOR- capable ReRAM cells across a range of microbenchmarks extracted from data-intensive applications, and find that RACER provides 107 × , 12 × , and 7 × the performance of a 16-core CPU, a 2304-shader- core GPU, and a state-of-the-art in-SRAM compute substrate, re- spectively, with energy savings of 189 × , 17 × ,和1.3×。
蝴蝶在分层内存上的平行化
黄油含量（又称矩形）是一个循环图案1，在图形分析中至关重要。尤其是，在两部分图上[41,61,3,97]上，But-Ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-terlif y [78,80，77,76]，可以将顶点分为两个不相交组，并且仅在两组Vertices之间进行边缘。考虑图G =（v，e），其中v和e分别是ver和边缘的集合。黄油粉计数的问题是计算G中的黄油含量总数。黄油流数在许多应用中起着重要的作用，例如垃圾邮件检测[19,81,82]，推荐系统[70]，单词文献集群[16]，研究小组识别[15]，并根据传输理论[11]链接前词典。最近，Lyu等。[46]在电子商务的欺诈检测场景中，将黄油计算到修剪的顶点。
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。
CXL 2.0内存简介
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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。