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World File Search System内存
小型尖峰的内存计算和路由 -
一种顺序靶向策略中断裸体驱动的亚克隆介导的胶质母细胞瘤的进展。 Tragider 7.8, Andreas Till 7, Franziska K. Lorbeer 7, Anja Wieland 7, Timo Wilhelm book 9, Ashar Ahmad 10, Holger Fr € 10.11, Igor Cima 1,2,4, Shruthi Prasad 1,2,4,5, Johann Matschke 12, Verena Jendrossek 12, Marc Remke M. € undesigned by 2.14, Alexander Roesch 2.4.15, Jens T. Siveke 2.4.16.17, Christel Herold-Mende 18, Tobias Blau 19, Kathy Keyvani 19, Frank K. H. van Landghem 20, Torsten Pietsch 20, J € Orgfelsberg 21, Guido Reifenberger 2.21, Michael Weller €7.8，Matthias Simon 23.24，Martin Glas 1,2,3,4和BJOrnSchefüfflen1,2,4,5,25
内存子系统在实现AI PC效率方面的作用
在不断发展的人工智能（AI）景观中，对跨不同领域的功能更强大的数据模型的需求导致模型大小的快速扩展。这种快节奏的进化不断增加AI模型的大小和复杂性，从而对计算和内存子系统的性能提出了前所未有的需求，以处理和整合来自各种输入的大量数据 - 文本，音频，视频等。随着AI的继续进步，高级内存解决方案对于支持这种计算增长至关重要，不仅对于大型数据中心，而且对于包括AI PC在内的边缘设备，它们将AI功能直接带给个人和专业设备。优化的内存解决方案有助于跨设备和平台进行下一代AI驱动的创新。
内存子系统在实现AI PC效率方面的作用
在不断发展的人工智能（AI）景观中，对跨不同领域的功能更强大的数据模型的需求导致模型大小的快速扩展。这种快节奏的进化不断增加AI模型的大小和复杂性，从而对计算和内存子系统的性能提出了前所未有的需求，以处理和整合来自各种输入的大量数据 - 文本，音频，视频等。随着AI的继续进步，高级内存解决方案对于支持这种计算增长至关重要，不仅对于大型数据中心，而且对于包括AI PC在内的边缘设备，它们将AI功能直接带给个人和专业设备。优化的内存解决方案有助于跨设备和平台进行下一代AI驱动的创新。
通过学习的搜索增强内存空间索引
我们想借此机会感谢审阅者和元评估者的洞察力和建设性的反馈，并为我们提供了通过此修订来加强论文的机会。根据提供的反馈，我们已经仔细而广泛地修订了手稿，并进行了大量改进。我们在解决审阅者提出的特定问题和评论之前，在“元评论”部分中对修订版的最重大更改进行了摘要。由于我们必须在此提交中提交摄像机准备版本，因此我们无法突出显示新内容和不同颜色的重要变化；但是，我们在这封信中指定了这些更改，可以在手稿中找到。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，并涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机制来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在演变的存储器中删除的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于培训变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
动态自定义的4D打印形状内存聚合物生物医学设备：评论
摘要由于难以控制配置和性能，不完整的部署等而导致各种类型医疗设备的并发症甚至手术失败的风险增加。形状内存聚合物（SMP）基于4D打印技术提供了创建具有复杂配置的动态，个性化和准确控制的生物医学设备的机会。SMP是智能材料的典型代表，能够响应刺激和按需动态重塑而进行编程变形。4D打印的SMP医疗设备不仅可以主动控制配置，性能和功能，而且还可以为微创治疗和可远程控制部署开辟道路。在这里，审查了主动可编程SMP的形状记忆机制，驱动方法和打印策略，并在骨架，气管支架，心血管支架，细胞形态学调节和药物输送等领域的4D打印SMP的尖端进步得到了强调。此外，讨论了4D印刷SMP生物医学设备的有前途和有意义的未来研究方向。4D打印的SMP医疗设备的开发与医生之间的深入合作不可分割
探索针对内存计算的密码学的大整数乘法
摘要 - 出现的加密系统，例如完全型号的加密（FHE）和零知识证明（ZKP）是计算和数据密集型的。fhe和ZKP在软件和硬件中的影响很大程度上依赖于von Neumann架构，在数据移动上损失了大量的能量。有希望的计算范式正在内存（CIM）中进行计算，该计算使计算能够直接发生在内存中，从而减少数据运动和能耗。但是，有效地执行大整数乘法（在FHE和ZKP中至关重要）是一个开放的问题，因为现有的CIM方法仅限于小型操作数尺寸。在这项工作中，我们通过探索用于大整数乘法的高级算法方法来解决这个问题，并将Karatsuba算法确定为CIM应用程序最有效的方法。此后，我们设计了第一个用于电阻CIM横杆的Karatsuba乘数。我们的乘数使用三阶段管道来增强吞吐量，此外，还可以平衡内存耐力与有效的数组大小。与现有的CIM乘法方法相比，当比例扩展到ZKP和FHE所需的位宽度时，我们的设计在吞吐量中最多可实现916倍，而面积时间产品的改进则达到281倍。索引术语 - 在内存中计算，大整数乘以，karatuba乘法
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。
轻度围产期缺氧缺血后数周内存活神经元持续丢失
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 12 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.19.629457 doi：bioRxiv preprint