XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System内存大小
Matteo Riondato
2016 L. de Stefani，A。Epasto，M。Riondato和E. Upfal。 trièst：在具有固定内存大小的完全动态流中计数本地和全局三角形。 第22届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD）的会议记录，pp。 825–834。 最佳学生纸奖（研究轨道）2016 L. de Stefani，A。Epasto，M。Riondato和E. Upfal。trièst：在具有固定内存大小的完全动态流中计数本地和全局三角形。第22届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD）的会议记录，pp。825–834。最佳学生纸奖（研究轨道）
使用有内存的接收器的遗忘转移-McGill
[13]。Rabin原型OT的安全性是基于分解问题的。这些是相对强大的计算假设。然而，众所周知，遗忘转移可能不能基于较弱的假设：证明忽略的转移是安全的，假设仅在黑盒减少中的单向函数与证明p = np [24]一样困难。遗忘的转移与关键协议一起在一系列任务中落下，这些任务只知道如何使用至少使用陷阱门单向功能实施。但是，如果爱丽丝和鲍勃可以访问量子通道，则可以将遗忘的转移降低为较弱的原始词，称为位承诺[4，12]，因此仅在量子计算机模型中仅保存一个单向函数。遗忘的转移也可以基于嘈杂的通道[15，14]。在本文中，我们描述了如何使用接收器鲍勃的内存大小来实现遗忘的传输。我们假设有大量随机数据的初始广播，在此期间，BOB可以免费使用无限制的概率函数。只要函数的输出大小有限并且不超过BOB的内存大小（存储空间），我们就可以证明OT协议是安全的。在爱丽丝上没有任何计算或内存限制。为了执行协议，双方都需要使用一定数量的内存。Let;成为0 <<<<的常数Let;成为0 <<<<
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
国家输电与网络运行 戴文汉
人们相信量子信息科学将引发下一次技术革命。量子网络是量子信息科学的关键要素，它使各种技术成为可能，例如安全通信、分布式量子传感、量子云计算以及下一代定位、导航和授时。量子网络的主要任务是实现网络中不同节点之间的量子通信。这包括涉及多方的量子态传输、端节点的量子信息处理以及远程节点之间的纠缠分布等主题。由于量子通信具有其独特的特性，而这些特性在经典通信网络中是没有的，因此为经典通信网络设计的协议和策略并不适用于量子通信。这就需要为量子网络量身定制的新概念、范例和方法。为此，本论文研究了量子网络的设计和操作，重点关注以下三个主题：状态传输、排队延迟和远程纠缠分布。第一部分开发了将量子态从发射器广播到 N 个不同接收器的协议。该协议表现出多方纠缠、广播经典比特（bcbits）和广播量子比特（bqubits）之间的资源权衡，其中后两者是本论文提出的新型资源。我们证明，要使用共享纠缠将 1 bqubit 发送到 N 个接收者，O（log N）bcbits 是必要和充分的。我们还表明，可以使用由单量子比特门和 CNOT 门组成的多（N）个基本门来实现协议。第二部分介绍了一种用于分析量子数据排队延迟的可处理模型，称为量子排队延迟（QQD）。该模型采用动态规划形式，并考虑了有限内存大小等实际方面。利用该模型，我们开发了一种基于认知内存的内存管理策略，并表明该策略可以使平均排队延迟随着内存大小呈指数级下降。第三部分提出了一种远程纠缠分布 (RED) 协议的设计，以最大化纠缠分布率 (EDR)。我们引入了以下概念
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
Travelmate P214-54规格（V2-0-2）
1。规格因模型而异。2。共享的系统内存可以分配以支持图形，具体取决于系统内存大小和其他因素。可用的实际系统内存将通过图形解决方案和操作环境所需的资源使用的任何内存来减少。3。内存速度可能会有所不同，具体取决于CPU，芯片组或内存。4。需要一个64位操作系统才能享受4 GB或更高内存的最终性能。5。此处提到的所有品牌和产品名称都包括各自公司的商标，仅用于描述或识别产品。6。并非所有指示的功能在所有SKUS 7中都支持。1 GB是10亿个字节。实际的格式化容量较小，并且可能会根据预装的材料和操作环境而有所不同。ACER恢复管理将所述硬盘容量的一部分用作专用的备份空间。8。系统维度的较小变化是可能的。9。重量可能会因产品配置，供应商组件，制造可变性和选定选项而异。
戴尔 VOSTROTM 1088 - DMR
1 取决于无线提供商的宽带订阅和覆盖范围；需额外付费。防火墙或其他隐私措施可能会影响公司网络的访问。2 有关条款和条件，请参阅 www.dell.com/returnpolicy。3 如需有限保修副本，请写信给 Dell USA LP，收件人：Warranties, One Dell Way, Round Rock, TX 78682 或访问 www.dell.com/warranty 。4 现场系统设置不包括维修服务。硬件单独出售。可用性各不相同。其他条件适用。有关重要详细信息，请参阅 www.dell.com/servicecontracts。仅限美国。5 CompleteCare 服务不包括盗窃、丢失和因火灾、水灾或其他自然灾害或故意损坏造成的损坏。客户可能需要将设备退回戴尔。有关完整详细信息，请访问 www.dell.com/servicecontracts。6 带 4 芯电池、WLED 和空气托架的起始重量。重量因配置和制造差异而异。7 可能需要大量系统内存来支持图形，具体取决于系统内存大小和其他因素。开始使用 DELL Vostro
利用图像可读的碱基编辑器记录重建空间中的细胞历史
了解单个细胞的祖先状态和谱系关系可以揭示发育背后的动态程序。通过设计细胞来主动记录自身基因组 DNA 中的信息可以揭示这些历史，但现有的记录系统信息容量有限或会破坏空间背景。在这里，我们介绍了 baseMEMOIR，它结合了碱基编辑、顺序杂交成像和贝叶斯推理，可以重建高分辨率细胞谱系树和细胞状态动态，同时保留空间组织。BaseMEMOIR 随机且不可逆地将工程二核苷酸编辑为三种备选图像可读状态之一。通过基因组整合可编辑二核苷酸阵列，我们构建了一个具有 792 位可记录、图像可读内存的胚胎干细胞系，比最先进的技术增加了 50 倍。模拟表明，这种内存大小足以准确重建深层谱系树。通过实验，baseMEMOIR 可以精确重建胚胎干细胞群落中 6 代或更多代的谱系树。此外，它还允许从端点图像推断祖先细胞状态及其定量细胞状态转换率。因此，baseMEMOIR 提供了一个可扩展的框架，用于重建空间组织的多细胞系统中的单细胞历史。
开发电动汽车电池系统的数字双平台
电动汽车中的电池系统需要适当的监控和控制，以确保可靠，高效和安全的操作。网络物理技术的最新进步带来了新兴的数字双胞胎概念。这个概念为电池系统的实时状况监测和故障诊断开辟了新的可能性。听起来很有希望，但概念实施仍然面临许多挑战。挑战之一是可以开发数字双胞胎的平台，该平台涉及数据管道和建模工具。数据管道将包括具有较高速度，音量，价值，多样性和真实性数据的采集，存储和提取转换载荷（ETL），称为大数据。建模工具必须提供应用程序来构建高保真模型，这是数字双胞胎所需的元素之一。基于这些迫切性，本文提出了一个平台，以促进电动汽车中电池系统的数字化对齐。该平台建立在开源框架CDAP上，配备了数据管道和建模工具。它已经运行了几个具有不同计算资源配置和工作负载的性能测试。加倍处理能力可以减少计算时间的12％，同时将记忆大小增加四倍，只会减少计算时间的10％。结果表明，处理能力比内存大小更影响性能数字双胞胎平台。
MAD：加速全同态加密的内存感知设计技术
云计算使个人和公司更容易获得大型计算和内存资源。然而，它也引发了人们对用户与远程云服务器共享的数据的隐私担忧。全同态加密 (FHE) 通过对加密数据进行计算为该问题提供了解决方案。不幸的是，所有已知的 FHE 构造都需要一个噪声项来确保安全，而且这种噪声在计算过程中会增加。要对加密数据执行无限制计算，我们需要执行一个称为引导的定期降噪步骤。此引导操作受内存限制，因为它需要几 GB 的数据。与未加密数据相比，这导致操作加密数据所需的时间增加了几个数量级。在这项工作中，我们首先对 CKKS FHE 方案中的引导操作进行了深入分析。与其他现有工作类似，我们观察到 CKKS 引导表现出较低的算术强度（<1 Op/byte）。然后，我们提出了内存感知设计 (MAD) 技术来加速 CKKS FHE 方案的引导操作。我们提出的 MAD 技术与底层计算平台无关，可以同样应用于 GPU、CPU、FPGA 和 ASIC。我们的 MAD 技术利用了几种缓存优化，可以实现最大限度的数据重用并执行操作的重新排序，以减少需要传输到/从主存储器的数据量。此外，我们的 MAD 技术包括几种算法优化，可减少数据访问模式切换的次数和昂贵的 NTT 操作。将我们的 MAD 优化应用于 FHE 可将引导算法强度提高 3 × 。对于逻辑回归 (LR) 训练，通过利用我们的 MAD 优化，现有的 GPU 设计可以在相同的片上内存大小下获得高达 3.5 × 的性能提升。类似地，现有的 ASIC 设计在 LR 训练和 ResNet-20 推理方面分别可获得高达 27 倍和 57 倍的性能提升，