XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缓存
告别堆外缓存！堆上缓存...
许多分析计算都由迭代处理阶段主导，一直执行到满足收敛条件为止。为了加速此类工作负载，同时跟上数据的指数增长和 DRAM 容量的缓慢扩展，Spark 采用了内存外缓存中间结果。然而，堆外缓存需要对数据进行序列化和反序列化（serdes），这会增加大量开销，尤其是在数据集不断增长的情况下。本文提出了 TeraCache，这是 Spark 数据缓存的一个扩展，它使用内存映射 I/O（mmio）将所有缓存数据保留在堆上但不在内存中，从而避免了对 serdes 的需求。为了实现这一点，TeraCache 使用托管堆扩展了原始 JVM 堆，该托管堆驻留在内存映射的快速存储设备上，专门用于缓存数据。初步结果表明，与最先进的 serdes 方法相比，TeraCache 原型可以将缓存中间结果的机器学习 (ML) 工作负载加快多达 37%。
相似性缓存 - IRIS-AperTO
摘要 —本文重点介绍相似性缓存系统，其中用户对不在缓存中的对象 𝑜 的请求可以通过存储的相似对象 𝑜 ′ 来（部分）满足，但代价是用户效用的损失。相似性缓存系统可有效地用于多个应用领域，如多媒体检索、推荐系统、基因组研究和机器学习训练/服务。然而，尽管它们具有相关性，但人们对此类系统的行为还远未得到很好的理解。在本文中，我们首次全面分析了离线、对抗和随机设置中的相似性缓存。我们表明相似性缓存带来了重大的新挑战，为此我们提出了第一个具有一些最优性保证的动态策略。我们在合成和真实请求跟踪下评估了我们方案的性能。
缓存碳-EOS.org
Geodesy Surendra Adhikari海科学Clark Alexander HydrologyJoséLuisArumi自然危害Paula R. Buchanan Geohealth Helena Chapman Helena Chapman大气和太空电力Kenneth L.Cummins Tectonoponophysicsic Ciarra Greene Space Physics and Aeronomy Jingnan Guo Hydrology Caitlyn Hall Science and Society Sara Hughes Planetary Sciences James T. Keane Cryosphere Michalea King Seismology Ved Lekic Mineral and Rock Physics Jie “Jackie” Li Volcanology, Geochemistry, and Petrology Michelle Jean Muth Atmospheric Sciences Vaishali Naik Study of the Earth's Deep Interior Rita Parai Geomagnetism, Paleomagnetism, and Electromagnetism Greig Paterson Earth and Space Science Informatics Sudhir Raj Shrestha Nonlinear Geophysics Daniele Telloni Paleoceanography and Paleoclimatology Kaustubh Thirumalai Earth and Planetary Surface Processes Desiree Tullos Biogeosciences Merritt Turetsky History of Geophysics Roger Turner Global Environmental Change Yangyang XU
微观缓存和微观
系统。这些多功能设备（或系统）利用集成电路（IC）批处理处理技术来制造这些复杂的设备，将机械工程的精度与电气工程的复杂性融合（Wang等人。2024; Algamili等。2024; Geetha 2011）。mems设备和系统具有感知，控制和攻击的能力，并在微观尺度和产生影响宏观尺度的效果上。mems制造涉及各种技术领域的设计，工程和制造专业知识，包括集成电路制造技术，机械工程，材料科学，电气工程，化学和化学工程。这种多学科方法对于MEMS技术的发展和发展至关重要。流体工程，光学，仪器和包装等其他领域在MEMS设备和系统的制造中也起着重要作用。MEMS设备通常是使用半导体制造工艺制成的，类似于综合电路（ICS）的生产（Torkashvand 2024; Mohd et al。2020; Dibyendu 2015）。MEMS设备的制造涉及多个关键步骤，包括设计，材料选择，晶圆处理和包装，这些步骤是微系统技术的子集（MST）（Senturia 2002； Maluf and Williams 2004）。
Ancer相关的缓存，疼痛和贫血
i。慢性癌症疼痛疼痛调节的临床生物学研究 - 对影响疼痛感知的情感和认知维度II的大脑区域之间的相互作用。用于慢性癌症疼痛的新的非阿片类药物 - 可能有效靶向混合起源的慢性癌症疼痛的潜在新分子的发展。iii。综合评估的策略，该策略将临床评估，认知心理社会和精神评估，生物学标记和机器学习方法整合在一起，以有效评估癌症中的慢性疼痛。 iv。 整合医学方法用于多模式管理的慢性癌症疼痛 - 探索与综合疗法相关的生物学因素和标志物，这些疗法有助于疼痛管理和策略，这些综合疗法如何单独或结合使用，无论是在慢性癌症疼痛的疼痛效果/疗法诱导的促进症中的疼痛（perip）的痛苦（促进）促进性促进性的（peripera）诱导的促进症的痛苦（并针对辐射的靶向疼痛。综合评估的策略，该策略将临床评估，认知心理社会和精神评估，生物学标记和机器学习方法整合在一起，以有效评估癌症中的慢性疼痛。iv。整合医学方法用于多模式管理的慢性癌症疼痛 - 探索与综合疗法相关的生物学因素和标志物，这些疗法有助于疼痛管理和策略，这些综合疗法如何单独或结合使用，无论是在慢性癌症疼痛的疼痛效果/疗法诱导的促进症中的疼痛（perip）的痛苦（促进）促进性促进性的（peripera）诱导的促进症的痛苦（并针对辐射的靶向疼痛。
基于深层学习的联合缓存和合作MEC
摘要 - 新应用程序的出现导致对移动边缘计算（MEC）的需求很高，这是一个有希望的范式，在网络边缘部署了类似云的架构，以向移动用户（MUS）提供计算和存储服务。由于MEC服务器与远程云相比的资源有限，因此在MEC系统中优化资源分配并平衡合作MEC服务器之间的负载至关重要。MEC服务器的不同类型计算服务（CSS）的缓存应用数据也可能是高度好处的。在本文中，我们调查了合作MEC系统中层次结构缓存和资源分配的问题，该系统被称为有限的Horizon成本成本最小化Markov决策过程（MDP）。为了处理大型状态和动作空间，我们将问题分解为两个耦合的子问题，并开发了基于分层的增强学习（HRL）基于基于的解决方案。下层使用深Q网络（DQN）来获取流量决策的服务缓存和工作量，而上层则利用DQN来获得合作MEC服务器之间的负载平衡决策。我们提出的方案的可行性和有效性通过我们的评估结果验证。
适应性缓存技术优化车辆性能
摘要：在互连和自动驾驶汽车的快速发展的领域中，自适应缓存在提高车载信息系统的效率方面起着关键作用。缓存，最初是一种用于加快数据访问的计算技术，现在对于管理现代车辆生成的大量数据至关重要。通过将经常访问的数据存储在快速访问记忆中，自适应缓存可降低延迟并提高数据检索速度，从而使自动驾驶，智能和电动汽车受益。将机器学习与缓存策略的集成进一步推进了系统，从而使预测性缓存可以根据使用模式预测数据需求。这种方法不仅可以提高性能，还可以通过最大程度地减少不必要的数据交换来降低能源消耗。自适应缓存的关键优势包括提高安全性，有效的交通流量和改进的用户体验。在连接的车辆中，从车辆到所有内容的V2X通信中的数据可将延迟降至最低，从而提供了及时的信息，从而提高了道路安全性。同样，电动汽车受益于与电池状态有关的缓存数据的实时分析，从而优化了电源管理。总体而言，自适应缓存解决了当代汽车系统的挑战，为更智能，更安全和更高效的车辆铺平了道路。关键字：自适应缓存，自动驾驶汽车，数据效率，预测缓存，V2X通信
由机器学习驱动的端到端自动缓存攻击
信息或电磁发散。自1996年第一次出版关于时机攻击的首次出版物以来，这种称为侧道攻击的新一代攻击在很大程度上引起了研究界的关注[20]。攻击的可能性很多，鉴于在敏感计算过程中设备可以披露的各种信号：功耗[19，24]，磁场[11]，温度[5]甚至声音[1]。 读者被转介给[15]，以进行有关侧通道攻击的广泛介绍。 本文重点介绍了一个特定类别的侧通道攻击：恰当的攻击。 这些攻击是基于从CPU缓存内存泄漏的定时信息。 的确，当目标算法使用SEN-SINDIVE信息时，它将秘密数据加载到缓存内存中。 可以利用间谍保护的攻击者间接检查缓存mem-yry的内容，可以推断出目标算法已操纵哪些数据。 Tsunoo等人首先引入了缓存攻击。 在[35]中打破DES。 后来，在流行的缓存攻击中，使用缓存信息来打破AES [3]，以及RSA的RSA：Flush+Reload [38]。 在本文中，我们将使用后一种攻击的改进：冲洗+冲洗攻击[14]，它更隐形，产生更多的结果。 更具体地，我们在本文中研究了对ECDSA的OpenSSL实现的缓存时间攻击，ECDSA是用于数字签名的椭圆曲线算法。 OpenSSL [27]是用于实现加密协议的开源工具包。攻击的可能性很多，鉴于在敏感计算过程中设备可以披露的各种信号：功耗[19，24]，磁场[11]，温度[5]甚至声音[1]。读者被转介给[15]，以进行有关侧通道攻击的广泛介绍。本文重点介绍了一个特定类别的侧通道攻击：恰当的攻击。这些攻击是基于从CPU缓存内存泄漏的定时信息。的确，当目标算法使用SEN-SINDIVE信息时，它将秘密数据加载到缓存内存中。可以利用间谍保护的攻击者间接检查缓存mem-yry的内容，可以推断出目标算法已操纵哪些数据。缓存攻击。在[35]中打破DES。后来，在流行的缓存攻击中，使用缓存信息来打破AES [3]，以及RSA的RSA：Flush+Reload [38]。在本文中，我们将使用后一种攻击的改进：冲洗+冲洗攻击[14]，它更隐形，产生更多的结果。更具体地，我们在本文中研究了对ECDSA的OpenSSL实现的缓存时间攻击，ECDSA是用于数字签名的椭圆曲线算法。OpenSSL [27]是用于实现加密协议的开源工具包。使用C实现的功能库通常用于实现安全套接字层和传输层安全协议，还用于启用OpenPGP和其他加密标准。