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基于自旋的磁性随机记忆高...
内存是当今用于数据存储和处理的电子系统中的关键组件。在传统的合并体系结构中，由于记忆的运行速度和容量差距，逻辑和内存单元是物理上分开的，这涉及von Neumann计算机的基本限制。此外，随着CMOS技术节点的演变，晶体管的演变越来越小，以提高操作速度，面积密度和能源效率，同时提供较低的驱动器电流。，诸如嵌入式闪光和SRAM之类的主流技术正面临着大量的缩放和功率构成问题。一个更密集，更节能的嵌入式内存将是高度期望的，特别是针对14 nm或以上的先进技术节点。与传统的电子功能相反，在非磁性半导体中操纵电荷来处理信息，SpinTronic设备基于电子的旋转，提供创新的计算解决方案。要将旋转三位型纳入现有的成熟半导体技术中，基于旋转的功能通常由磁性隧道连接的核心结构设计，该结构起着磁随机记忆（MRAM）的作用。
一种高度兼容 CMOS 的氧化铪基铁电二极管
为了解决“存储墙”问题，人们迫切需要具有高速度和高密度的存储设备。在这里，我们展示了一种高度可扩展的三维可堆叠铁电二极管，其整流极性由 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 薄膜的极化反转调制。通过利用原子分辨率球差校正 STEM 可视化铪/锆晶格序和氧晶格序，我们揭示了 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 薄膜的自发极化与氧原子位移之间的相关性，从而明确地识别出 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 薄膜中的非中心对称 Pca2 1 正交相。我们进一步在 8 层 3D 阵列中实现了这种铁电二极管。演示了高达 20 ns 的运行速度和超过 10 9 的耐用性。超过 100 的内置非线性保证了其自选择特性，从而无需使用外部选择器来抑制大阵列中的漏电流。这项工作为未来存储器层次结构的演进开辟了新的机会。
使用多输入ddtas
摘要：本文使用差异差异放大器（DDTAS）提出了一种通用的第一阶类似物过滤器。DDTA采用了在亚阈值区域运行的批量驱动（BD）多输入的MOS MOS驱动技术（MI-MIST）。这会导致低压和低功率操作能力。因此，DDTA在Cadence环境中使用UMC的130 nm CMOS技术设计，其运行速度为0.3 V，并且消耗了357.4 NW。与先前的作品不同，所提出的通用前类似物过滤器提供了单个拓扑内的低通，高通和全通滤波器的第一阶传输函数。所有滤波器都可以使用转移功能的非反转，反转和电压增益。此外，提出的结构提供了高输入和低输出阻抗，这是电压模式电路所需的。可以通过电子控制滤波器的极频率和电压增益。低通量过滤器的总谐波失真计算为-39.97 dB，施加的正弦波输入信号为50 mV pp @ 50 Hz。所提出的过滤器已用于实现正交振荡器，以确保新结构的优势。
![arXiv:2405.03541v1 [cs.CV] 2024 年 5 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b0062a8e5f096579d990b3b87816beedea428ebe.png)
arXiv:2405.03541v1 [cs.CV] 2024 年 5 月 6 日
摘要。对象检测算法，特别是基于 YOLO 的算法，在平衡速度和准确性方面表现出了显著的效率。然而，它们在脑肿瘤检测中的应用仍未得到充分探索。本研究提出了 RepVGG-GELAN，这是一种新颖的 YOLO 架构，通过 RepVGG 进行了增强，RepVGG 是一种重新参数化的卷积方法，用于对象检测任务，特别侧重于医学图像中的脑肿瘤检测。RepVGG-GELAN 利用 RepVGG 架构来提高检测脑肿瘤的速度和准确性。将 RepVGG 集成到 YOLO 框架中旨在实现计算效率和检测性能之间的平衡。本研究包括基于空间金字塔池化的广义高效层聚合网络 (GELAN) 架构，进一步增强了 RepVGG 的能力。在脑肿瘤数据集上进行的实验评估表明，RepVGG-GELAN 在精度和速度方面超越了现有的 RCS-YOLO。具体而言，RepVGG-GELAN 在 240.7 GFLOPs 的运行速度下，与现有的最新方法相比，其精度提高了 4.91%，AP50 提高了 2.54%。提出的具有 GELAN 架构的 RepVGG-GELAN 取得了令人鼓舞的结果，成为医学图像中准确、高效地检测脑肿瘤的最先进的解决方案。实现代码已公开发布在 https://github.com/ThensiB/RepVGG-GELAN。
RDBMS 中表的量子存储设计
新兴的量子计算利用量子现象有望显著提高特定任务的运行速度，这引起了越来越多研究人员将量子计算纳入其研究领域的兴趣。考虑到目前的数据库系统在传统计算机上存储和处理大型数据集时遇到困难，我们可以尝试使用量子计算机来处理大数据，从而显著减少存储需求并提高各种数据库操作和分析的速度。然而，为了在量子计算机上支持 RDBMS 的关系表，关系数据需要以量子兼容的格式表示。在本文中，我们提出了两种存储方法，量子列导向存储 (QCOS) 和量子行导向存储 (QROS)，专门用于在通用量子计算机上存储关系表。我们对这两种存储方法中量子比特和量子门的成本进行了理论分析和模拟验证。结果表明，两种存储方法的量子比特成本都随着数据量的增加呈对数增长趋势。此外，这两种方法都保持了对 𝑀𝐶𝑇 门的线性要求。我们在 IBM 的各种真实量子机器上进行了大量实验，结果表明我们的方法可以使现有设备保存数据集。
阻抗断层扫描成像 - NSF-PAR
电阻抗断层扫描 (EIT) 是一种新兴的成像技术，在许多领域都具有巨大潜力，尤其是在功能性脑成像应用方面。高速、高精度的 EIT 系统可以应用于多种医疗设备，用于诊断和治疗神经系统疾病。在这项研究中，EIT 算法和硬件得到了开发和改进，以提高重建图像的准确性并缩短重建时间。由于多路复用器设计的限制，EIT 测量会受到开关周期内充电和放电的强烈电容效应，大约每 1280 个样本（10 毫秒采样）有 300 到 400 个样本。我们开发了一种算法，可以选择性地选择处于稳态的数据。这种方法提高了信噪比，并产生了更好的重建图像。我们开发了一种有效同步数据起点的算法，以提高系统速度。本演讲还介绍了基于德州仪器定点数字信号处理器 - TMS320VC5509A 的 EIT 系统硬件架构，该处理器成本低，未来在社区中具有很高的普及潜力。为了提高运行速度，我们建议 EIT 系统使用德州仪器的 Sitara™ AM57x 处理器。
重新思考具有改进内存覆盖范围的时空网络以实现高效的视频对象分割
本文介绍了一种在视频对象分割背景下对时空对应关系进行建模的简单而有效的方法。与大多数现有方法不同，我们直接在帧之间建立对应关系，而无需为每个对象重新编码掩码特征，从而形成一个高效而强大的框架。利用对应关系，可以通过以联想方式聚合过去的特征来推断当前查询帧中的每个节点。我们将聚合过程视为投票问题，发现现有的内积亲和力导致内存使用率低下，一小部分（固定）内存节点占据投票主导地位，无论查询如何。鉴于这种现象，我们建议使用负平方欧几里得距离来计算亲和力。我们验证了每个内存节点现在都有机会做出贡献，并通过实验表明这种多样化投票有利于提高内存效率和推理准确性。对应网络和多样化投票的协同作用非常出色，在 DAVIS 和 YouTubeVOS 数据集上都取得了新的最先进的结果，同时对于多个对象以 20+ FPS 的速度显着提高运行速度，并且没有任何花哨的功能。
基于Core -Shell cspbbr3@graphDiyne纳米晶体的光学调制双模式磁带阵列，用于完全回忆性神经形态计算硬件
在人工智能（AI）和物联网（IoT）时代，包括图像，声音，气味和伤害在内的大量感官数据是从外部环境中感知的，对以数据为中心任务的处理速度和能源效率施加了关键要求。1 - 3，尽管已经做出了巨大的努力来提高von Neumann计算机的计算能力和效率，但物理分离的处理和内存单元之间的恒定数据不可避免地会消耗巨大的能量并诱导计算潜伏期。4 - 9另外，基于人工神经网络（ANN）的人脑启发的神经形态计算已经证明了其在AI和机器学习等数据密集应用中的巨大优势。必须开发ANN的硬件实施，即人工突触和神经元，以模仿生物突触和神经元的生理活性。近年来，已经提出了各种神经形态设备，10 - 13，由于其简单的结构，高积分密度，高运行速度，低能量消耗和模拟行为，两个末端的内置构件被认为是最有希望的候选者。1,2,7,8,14 - 17尤其是，最近具有挥发性阈值转换（TS）行为的新型扩散的回忆录已证明它们在泄漏的整合和火灾（LIF）神经元中的潜力，5,7,18,19,19
医学视觉语言模型的几次改编
摘要。通过多模式学习整合图像和文本数据已成为医学成像研究中的一种新方法，并在计算机视觉中成功地部署了。虽然已经致力于建立医疗基金会模型及其零射击到下游任务，但流行的几杆设置仍然相对尚未探索。从当前在计算机视觉中的这种设置的强劲出现之后，我们引入了第一个结构化基准，用于在严格的几杆状态下适应医学视觉模型（VLMS），并研究自然图像背景中常用的各种适应性策略。此外，我们评估了线性探针适应性基线的简单概括，该基础是通过可学习的类乘数来寻求视觉原型和文本嵌入的最佳混合。令人惊讶的是，这种文本知情的线性探针与基于复杂的及时学习和基于适配器的策略相比产生了竞争性能，同时运行速度要快得多并适应黑盒子设置。我们的扩展实验涵盖了三种不同的医学模式和专业的基础模型，九个下游任务以及几种最先进的少数适应方法。我们提供了我们的基准和代码公开，以触发此新兴主题的进一步发展：https：//github.com/fereshteshakeri/few-shot-medvlms。
使用...进行飞行控制系统开发
模拟是一种技术，通过计算机程序以数学形式表示物理系统，以解决问题。过去 20 年来，计算速度和软件质量的进步使飞行模拟在模拟飞行环境方面特别有效，现在它已成为民用、军用、制造和研究领域航空领域不可或缺的一部分。航空标准建议在飞行控制系统 (FCS) 开发期间进行有人驾驶模拟。至少应完成以下模拟：(a) 在硬件可用之前使用 FCS 的计算机模拟进行有人驾驶模拟，以及 (b) 在首次飞行之前使用实际 FCS 硬件进行有人驾驶模拟 [1]。与飞行环境相比，模拟可以对所研究的条件进行严格控制，并允许按需提供特定的飞行情况，其中一些是罕见或危险的。与使用飞机进行这些活动相比，模拟不会造成污染、噪音或其他干扰。对于除最简单的飞机之外的所有飞机，飞行模拟的成本也比使用飞机本身低得多。最后，模拟器可以昼夜不停地以密集的运行速度运行，并且可以执行数据库中包含的任何练习或功能，而不受地点、天气、一天中的时间或一年中的季节的限制。随着航空电子系统、先进的驾驶舱控制、先进的驾驶舱显示器、电传操纵技术等的快速发展，从概念到认证的快速转变是成功的飞机开发项目的基本要求。使用