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可自动兑现的应急优惠券（带有内存）屏障注释，与CrowdStrike Holdings，Inc。的A类表现最差的股票链接
总结可自动兑现的应有优惠券（带有内存）屏障票据与CrowdStrike Holdings，Inc。的A级公共股票最差，Apple Inc.的普通股和NVIDIA Corporation的普通股有关，2025年8月（“ Notes”）是我们的高级债务证券。票据不由加拿大存款保险公司，美国联邦存款保险公司或美国，加拿大或任何其他任何司法管辖区或抵押品保证的任何其他政府机构保证或保证。票据不是释放债务证券（如招股说明书第6页所示）。票据将与我们所有其他无抵押和未达成的债务的排名平等。票据应付款的任何付款，包括任何偿还本金的付款，都将遭受CIBC的信用风险。票据将在适用的优惠券付款日期支付或有息票付款日期，如果表现最差的基础股票的观察价值将是CrowdStrike Holdings，Inc。的公共股票之一，Apple Inc.的普通股，Apple Inc.的普通股和NVIDIA Corporation的普通股和“较高的股票”（每个股票）（每家季度均已估计），则“不在季度”，“不在一定的零售价”，“不在季节上”。比或等于其优惠券障碍。任何优惠券付款日期应支付的应急优惠券付款将根据以下公式计算。如果任何呼叫观测日期表现最差的基础股票的观察值等于或大于其呼叫值，则将自动调用票据。请参阅下面的“注释条款”。，如果票据被自动调用，您将不会收到我们的任何通知。如果您的票据被调用，您将在适用的电话付款日期收到电话付款。如果未调用您的票据，则在成熟度中，如果表现最差的基础股票的结尾值大于或等于其阈值，则您将获得本金金额加上最终的应急优惠券付款（带有内存）；否则，您将受到1到1的下行曝光，以减少表现最差的基础股票，最多可处于原则上的100.00％。票据上的所有付款将根据每单位的10美元本金计算，并取决于符合我们的信用风险的情况下，表现最差的基础股票的绩效。
生成式人工智能：内存市场影响
• 数据中心 GPU 和 AI ASIC 市场在 2023 年经历的大规模增长（同比增长 167%）预计将在 2024 年继续，并在次年趋于稳定。我们预计这种稳定将持续，因为能够大量购买 GPU 和 AI ASIC 的公司数量有限，而且这些组件的生命周期平均也在增长。然而，我们预计在这种大幅增长之后收入不会下降，因为 AI 进展非常快，模型大小仍在扩大，相应的应用还远未被发现。我们预计未来几年用于 AI 推理的 GPU 和 AI ASIC 的比例将会增长。
Structera™2504内存曝光控制器
为了提供连接世界的数据基础架构技术，我们正在建立最强大的基础：与客户的合作伙伴关系。在25年内全球领先的技术公司信任，我们使用为客户当前的需求和未来野心设计的半导体解决方案搬迁，存储，处理和保护世界数据。通过深层协作和透明度的过程，我们最终改变了明天的企业，云，汽车和载体体系结构的变化方式。
Marco：组合优化的内存增强框架
神经组合优化（NCO）是一个新兴领域，采用深度学习技术来解决组合优化问题作为独立的求解器。尽管具有潜力，但现有的NCO方法通常会避免效率低下的搜索空间探索，这通常会导致对先前访问的州的局部最佳捕集或重大探索。本文介绍了一种多功能框架，以组合优化为内存的增强（MARCO），可用于通过Innova的内存模块来增强NCO中的建设性和反复证明方法。Marco存储在整个优化轨迹中收集的数据，并在每个状态下检索上下文相关的信息。以这种方式，搜索以两个综合标准为指导：就解决方案的质量而做出最佳决定，并避免重新研究已经探索的解决方案。这种方法可以更有效地利用可用的选择预算。此外，由于NCO模型的并行性质，几个搜索线程可以同时运行，所有搜索线程都可以共享相同的内存模块，从而实现了有效的协作利用。经验评估是根据最大切割，最大独立集和推销推销员的问题进行的，表明内存模块有效地增加了探索，并促进了模型，以发现各种质量，更高质量的解决方案。Marco在低计算成本中实现了良好的性能，在NCO领域建立了有希望的新方向。
基于碳纳米管复合材料的形状内存聚合物
摘要：在过去的二十年中，研究人员一直在探索与碳纳米管（CNT）合并形状内存聚合物（SMP）的潜在好处。通过将CNT作为SMP中的加固，它们的目的是提高机械性能并提高形状固定性。然而，CNT的显着内在特性也为驱动机制（包括电 - 热反应）开辟了新的途径。这为开发软驱动器的可能性开辟了可能性，这些动力器可能会导致组织工程和软机器人技术等领域的技术进步。SMP/CNT复合材料提供了许多优势，包括快速驱动，遥控，挑战性环境中的性能，复杂的形状变形和多功能性。本综述提供了过去几年对具有热固性和热液基质的SMP/CNT复合材料进行的研究的深入概述，重点是CNT对纳米复合材料对外部刺激的反应的独特贡献。
石墨烯设备将逻辑与内存
石墨烯是一块薄薄的碳原子，类似于金属，因为它的电子在纸板的平面上自由移动，形成密集的云，通常阻止其他颗粒和离子穿过它。但是，电子场可以使质子从上到下渗透薄片，从而将石墨烯变成一种筛子1。某些质子与云中的电子结合，形成缺陷，而缺陷又在剩下的电子流过纸张时散射其剩余的电子。结果类似于不受监管的交通交集：电子在一个方向上移动的电子与质子来自另一个。第619页，Tong等人。2报告一种驯服这些质子和电子产生两个独立电流的方法。非常不可渗透是石墨烯的电子云，即使是最小的原子，氢也可能需要数十亿年的时间才能通过纸。从氢叶中去除孤独的质子，其质子甚至更小，并且具有电荷。电场可以将质子通过聚合物或电解质驱动到相邻的石墨烯薄片中，从而使石墨烯成为易于用作氢燃料电池过滤器的杂物材料。这些设备通过将氢原子拆分为质子和电子来起作用：元素会产生电流，然后与质子和氧气重组以形成水作为废物。石墨烯和这些漫游质子之间的相互作用也可用于计算。以及渗透石墨烯，质子可以与其电子结合。切换的能力，尽管原始石墨烯具有出色的电导率（比金属的电导率更好，但如果其电子中的足够多的电子结合到传入的质子，材料就会变成电绝缘体。，但是可以通过使用电极（称为栅极）施加将电场泵入石墨烯的电场来恢复其电导率。
直接内存访问控制器的全芯片验证...
摘要 — 本文重点介绍使用 UVM 对微控制器片上系统 (SoC) 中的 DMA 控制器进行功能验证。DMA 是现代计算机系统不可或缺的一部分，它通过从 CPU 卸载数据传输任务来提高性能。拟议的工作采用通用验证方法 (UVM) 来开发一个全面的验证环境，其中包括驱动程序、监视器、记分板和序列器等基本组件。验证涵盖各种数据传输模式（固定到固定、固定到块、块到固定和块到块）、边界条件和错误情况，以确保 DMA 控制器的功能正确性。获得了不同的代码覆盖率，例如 FSM 覆盖率为 100%，表达式覆盖率为 90.13%，条件覆盖率为 93.33%，语句覆盖率为 99.34%，这使得 DMA 控制器的总体代码覆盖率为 86%。断言、覆盖点和覆盖组等高级 SystemVerilog 功能被纳入测试平台以提高其有效性。拟议的工作还通过详细的测试用例展示了成功的验证，验证了 DMA 控制器的功能并为 SoC 设计的未来增强提供了坚实的基础。
内存2022 -IBVF
发明者：Guerrero MG，Moreno J，García-GonzálezM，MartínezBlancoA，Acien-FernánándezFG，Molina-Grima和标题：使用蓝细菌培养物修复二氧化碳的程序。 div>出版编号：2262432 *优先国家：西班牙出版日期：2007年10月19日标题实体：CSIC-塞维利亚大学 - 阿尔梅里亚大学 *自2009年2月以来的Algaenergy毕业生和剥削。欧洲扩展参考：BFE27092发明家：ÁlvarezC，Marshal V，Molina FP，Sierra E，MartínezM，Sánchez-Noriega标题：基于Sarcosina的肥料和不同农作物的自由氨基酸。 div>申请号：U202132508出版No。：ES1287323优先国家：西班牙出版日期：12/21/2021标题实体：Fitoquivir S.L. div>欧洲扩展。 div>在剥削发明者中：元帅V，ÁlvarezC，Jiménez-ríosL，Molina FP，PallarésF，PallarésF，PallarésJC，Rojas MM，Santos M，Santos M，Pallarés，pallarés，通过方式：生物刺激植物的氨基酸成分。 div>申请号：U20231993优先国家：西班牙出版日期：11/28/2022名义实体：Qabtur Agrochemicos sl。 div>在剥削中
内存2023 -IBVF
剥削发明家的专利和实用性模型：Guerrero MG，Moreno J，García-GonzálezM，MartínezBlancoA，Acien-FernánándezFG，Molina-Grima和Title：使用氰基二氧化碳培养物来修复碳二氧化碳。 div>出版编号：2262432 *优先国家：西班牙出版日期：2007年10月19日，名义实体：CSIC-塞维利亚大学 - 阿尔梅里亚大学 *学位和Algaenergy，S.A.的学位和剥削，2009年2月。欧洲扩展参考：BFE27092发明家：ÁlvarezC，Marshal V，Molina FP，Sierra E，MartínezM，Sánchez-Noriega标题：基于Sarcosina的肥料和不同农作物的自由氨基酸。 div>申请号：U202132508出版No。：ES1287323优先国家：西班牙出版日期：12/21/2021标题实体：Fitoquivir S.L. div>欧洲扩展。 div>在剥削发明者中：元帅V，ÁlvarezC，Jiménez-ríosL，Molina FP，PallarésF，PallarésF，PallarésJC，Rojas MM，Santos M，Santos M，Pallarés，pallarés，通过方式：生物刺激植物的氨基酸成分。 div>申请号：U20231993优先国家：西班牙出版日期：11/28/2022名义实体：Qabtur Agrochemicos sl。 div>在剥削中
模拟还是数字内存计算？通过定量建模进行基准测试
摘要 - 内存计算（IMC）已成为边缘的能效，吞吐量和面积的机器学习的有希望的范式。但是，已发表的IMC实现中硬件体系结构，阵列维度和制造技术的差异使得很难掌握它们的相对优势。此外，以前的研究主要集中于探索和台式，标记了单个IMC宏的峰值性能，而不是在实际工作负载上进行完整的系统性能。本文旨在解决对模拟内存计算（AIMC）和数字内存计算（DIMC）处理器体系结构的定量比较的缺乏。我们提出了一个分析性IMC性能模型，该模型已针对已发表的启动进行了验证，并将其集成到系统级勘探框架中，以便对具有不同IMC配置的不同工作负载进行全面的性能评估。我们的实验表明，虽然DIMC通常比AIMC更高，但具有较大宏观尺寸的AIMC比在卷积层和尖端的层中的DIMC具有更好的能量效率，这可以利用高空间传播。另一方面，具有小宏大小的DIMC在深度层上优于AIMC，这在宏内具有有限的空间展开机会。索引术语 - 机器学习，定量建模，模拟内存计算，数字内存计算