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从历史上看，记忆技术已根据其存储密度，成本和潜伏期进行了评估。除了这些指标之外，在低区域和能源成本中启用更智能和智能的计算平台的需求带来了有趣的途径，以利用非挥发性记忆（NVM）技术。在本文中，我们专注于非易失性记忆技术及其在生物启发的神经形态计算中的应用，从而实现了基于尖峰的机器智能。与先进的连续价值神经网络相比，基于离散的神经元“动作电位”的尖峰神经网络（SNN）不仅是生物纤维，而且是实现能量的有吸引力的候选者。nvms提供了实施几乎所有层次结构（包括设备，电路，体系结构和算法）几乎所有层次结构的区域和能量snn计算面料的承诺。可以利用NVM的内在装置物理学来模拟单个神经元和突触的动态。这些设备可以连接在密集的横杆状电路中，从而实现了神经网络所需的内存，高度平行的点产生计算。在架构上，可以以分布式的方式连接此类横梁，从而引入其他系统级并行性，这是与传统的Von-Neumann架构的根本性。最后，可以利用基于NVM的基础硬件和学习算法的跨层优化，以在学习和减轻硬件Inaccu-Racies方面的韧性。手稿首先引入神经形态计算要求和非易失性记忆技术。随后，我们不仅提供了关键作品的审查，而且还仔细仔细审查了从设备到电流到架构的不同抽象级别的各种NVM技术的挑战和机遇，以及硬件和算法的共同设计。
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编辑器：M。Doser使用带有喷气机的事件和缺少横向动量的事件对boson看不见的宽度进行测量，使用37 fb -1，13 tev质子 - 普罗氏素的数据，该数据由Atlas detector在2015年和2016年收集。𝑍→Inv与𝑍→𝓁𝓁事件的比率是指未检测到的粒子，而𝓁则是电子或MUON的，并进行了测量并校正检测器的影响。具有至少一个具有𝑝t≥110GEV的中央射流的事件，同时选择了𝑍→INV和𝑍→𝓁𝓁→𝓁𝓁最终状态，以获得比率的相似相空间。看不见的宽度为506±2（Stat。）±12（Syst。）MEV，是最精确的基于后坐力的测量。结果与LEP的最精确确定和基于三个中微子世代的标准模型预测一致。
OI和Kaori环境科学第37学会
4 Sniffing Search for the causes of strange odors in cosmetics by non-target analysis using GC-TOFMS ○Kabashima Fumie, Sakurai Masafumi, Estrella Ray Gel (LECO Japan (same)) 5 Development of structural analysis methods using GC-TOFMS and machine learning and application to analysis of aroma components in wood ○Kubo Azusa, Kubo Ayumu, Fukudome Takao，Ikukata Masaaki（国家电子公司，有限公司）6一种简单的方法，用于测量有机物等固体物质的气味成分（Yasda Hajime Yasda Hajime（年度高级工业科学与技术研究所））7 7的变化是从农业土壤中发出的臭味物质的变化，添加了不同的材料，添加了不同的材料，添加了koga chihiro 1） （1）萨加大学研究生院，2）Kagoshima大学研究生院）8使用超紧凑型气体色谱法对牛的质量评估TMR○Matsuzaki Yuya 1），Matsuzaki Yuya 1），Hattori Ikuo 2），Hattori ikuo 2）学校，2）Tokai University，3）Ballwave Co.，Ltd。）9使用异味和香气组件在长期存储新的柑橘类品种期间，使用异味和香气组件开发非破坏性质量评估方法，Saga ka No. 35，Saga ka考试，○○Nakajima ai，Nakajima ai，nakajima ai，nakajima ai，furutota nobuhiro，ueno dairo diaka agaa aga agaa agaa agaa agaa agaa comply
在基于云的物联网
摘要 - 图像搜索是一个热门话题，它在各种物联网（IoT）应用程序（例如疾病诊断，面部识别和指纹识别）中发挥了重要作用。同时，图像的扩散使图像所有者将图像外包到云中，以减轻本地存储和计算负担。因此，图像搜索没有任何对云的隐私范围的搜索，已引起了很大的关注，并在文献中广泛探讨了。过去几年已经提出了许多基于Bloom滤波器的方案，但是大多数方案都遭受了高存储开销，较低的假正率，甚至揭露了Bloom滤波器中的值。为了解决这些挑战，在本文中，我们首先设计了一个合并和重复的不可区分的布鲁姆过滤器（MRIBF）索引结构，该结构可以减少开销的存储空间并以较低的假阳性速率实现自适应安全性。然后，使用MRIBF，我们提出了一个安全有效的基于BLOOM过滤器搜索方案（BFIS），以实现比线性更快且更准确的搜索。详细的理论分析表明，我们的方案确实是准确且安全的。广泛的实验表明，我们的计划确实是有效且可行的。
物联网和人工智能
摘要技术的快速进步引起了一个革命性的概念，称为“事物的人工智能”（Aiot）。此抽象探讨了两种开创性技术，人工智能（AI）和物联网（IoT）的融合及其对各个行业和日常生活的变革性影响。此外，AIOT对智能城市有重大影响，使城市规划人员能够优化交通管理，废物处理，能源消耗和公共安全。智能房屋还利用Aiot来创建无缝的家庭自动化系统，提高能源效率并提供个性化的用户体验。总而言之，Aiot代表了一种开创性的范式，它正在重塑行业并改变我们与技术互动的方式。AI和IoT的协同作用提供了无与伦比的机会，可以创建一个更具联系，聪明和高效的世界。在面对挑战的同时，AIOT应用的好处有望彻底改变多个部门，并改善全球个人的生活质量。继续进行研究，协作和负责任的发展对于释放这种创新和变革性技术的全部潜力至关重要。关键字：人工智能，信息技术，数据隐私。
物联网微电子技术
随着强大技术的出现，微电子已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们还用于医疗保健、环境监测、机器人或娱乐等广泛领域。这门微电子入门课程是为物联网 (IoT) 量身定制的，它教授如何使用微电子电路通过传感器与环境交互并与其他设备进行无线通信。它涵盖了传感器接口的评估和实现、数据转换、信号处理和设备通信等主题。这门定制课程自下而上，从介绍物联网微电子的基本构建块开始。然后，接着是系统和架构接口考虑。最后，学生有机会基于可用的微电子模块实现一个基本的物联网系统。本课程旨在为物联网应用提供关键微电子构建块的基本概念。学生将通过实际设计示例和案例研究获得使用可用微电子模块的实践经验。
