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基于多层 RRAM 的深度学习推理引擎的读取扰动和双极读取方案研究
摘要——基于多层电阻式随机存取存储器 (RRAM) 的突触阵列可以实现矢量矩阵乘法的并行计算，从而加速机器学习推理；然而，由于模拟电流沿列相加，因此单元的任何电导漂移都可能导致推理精度下降。在本文中，在基于 2 位 HfO 2 RRAM 阵列的测试车辆上统计测量了读取干扰引起的电导漂移特性。通过垂直和横向细丝生长机制对四种状态的漂移行为进行了经验建模。此外，提出并测试了一种双极读取方案，以增强对读取干扰的恢复能力。建模的读取干扰和提出的补偿方案被纳入类似 VGG 的卷积神经网络中，用于 CIFAR-10 数据集推理。
双极和抑郁症中的不同白质纤维密度模式：基于FIXEL的分析的见解
双极（BD）和抑郁症（DD）疾病是严重的精神疾病，会影响社会心理功能，降低生活质量并增加全球数百万全球过早死亡的风险（Ferrari，2022; Greenberg等，2021;Gutiiérrez-Rojas et al。，2020; 2020; 2020; McIntyer et al。，2020）。dd的特征是抑郁症发作（Greenberg等，2021），而BD的特征是抑郁症和躁狂/躁狂发作（McIntyre等，2020）。尽管有明显的临床表现，但在临床实践中准确区分两种疾病仍然具有挑战性，导致至少60％的病例中对躁郁症的初步错误分类，并且平均治疗延迟至少为5年（Dagani等，2017; Drancourt等，2013; Hirschfeld et al。; Hirschfeld et; hirschfeld et al。鉴于诊断不确定性对长期结果的实质影响，对BD和DD之间的神经生物学差异有更深入的了解（Han等，2019； Phillips和Swartz，2014）。
在具有双量子相干性光谱的振动极性子中解开集体耦合
振动极性子是通过光腔中分子振动和光子模式的强耦合形成的。实验表明，振动强耦合可以改变分子特性，甚至会影响化学反应性。然而，分子集合中的相互作用是复杂的，并且尚未完全了解导致修饰的确切机制。我们基于双量子相干技术模拟了分子振动极化子的二维红外光谱，以进一步深入了解这些混合光 - 制成状态的复杂多体结构。双重量子相干性独特地分辨出杂交光 - 偏振子的激发，并允许人们直接探测所得状态的非谐度。通过将腔体出生的腔体 - oppenheimer hartree -fock ansatz与相应特征状态的完整量子动力学模拟结合在一起，我们超越了简化的模型系统。这使我们能够研究自动极化的影响以及电子结构对腔体相互作用在光谱特征上的响应，甚至超出了单分子情况。
主的洗礼
我们的军人和女兵 中尉 Jerry Browne，美国陆军 上士 James Calfa，美国陆军 列兵 Logan Ciccarelli，美国陆军 中士 Mitchell Ciccarelli，美国空军 MIDN Alexander Colavita，美国海军 中尉 Brian Z. DiSalvo，美国海军 指挥官 Kristi Morrissey DiSalvo，美国海军 中士 Victor B. Famighette，美国陆军 中校 Thomas Frey，美国海军陆战队 中尉 Brendan Johnston，美国海军 列兵 Richard Lerner，美国陆军 中尉 JG Michael O'Donohoe，美国海军 下士 Brad John Peck，美国海军陆战队 上校 Kiersten Spencer，美国陆军 中士 Michael J. Stewart，美国陆军 飞行员 Christina Tumminaro，美国空军 中校 Kent Walsh，美国陆军 列兵 Gavin Wisotsky，美国陆军 高级军士 John Wood，美国陆军
主论文
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主论文
公司的运营研究允许确定改进机会，过程的关键阶段以及相关信息，从而可以更好地了解整个过程。在分析供应链时，可以找到不同的方法，在参与者之间的同步方面产生了上涨，从而达到了更好的响应时间，并具有较高的能力面对需求的波动。当在某种程度上存在较高的变异性时，供应链的复杂性就会增加，这就是为什么在计划内部过程时必须考虑经济和地缘政治方面的原因。这提出了找到可行且可持续的解决方案的挑战，该解决方案保证了供应链的需求要求。此外，有必要创建一种有效的数据分析方法，决策者可以利用过程知识，其标准和经验来专注于系统的敏感梯队。研究目标是实施机器学习算法，以通过可持续的范围分析供应链的敏感性。这包括针对可持续发展目标的优化过程和建模建议的整体指标。此外，还开发了交互式工具来解决基于线性编程和不同标准（包括经济，环境和财务考虑）的优化问题。实现了预期的净现值结果663％。上面的案例研究是对哥伦比亚纺织行业的案例研究，该行业需要通过多个客观范围来分析投资和运营替代方案，以确保良好的性能和稳定性。此外，发现操作替代方案不仅可以改善各种指标的预期结果，而且还改善了系统动力学和弹性（净空），并在整个时间范围内减少了废物。总而言之，提出了一种基于数据的方法来分析可持续供应链的敏感性，从而有机会识别有价值的见解，该洞察力可以指导决策过程以更好地绩效和/或更少的可变结果，以研究所研究的不同目标。
主校区
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