28、忆阻器与网络安全硬件的未来

忆阻器与网络安全硬件的未来

1. 引言

如今,许多网络防御基础设施以软件形式运行在各种数字硬件上。从历史角度看,这种方式曾行之有效,但新数据与可用处理能力之间的差距令人担忧。多年来,人们采用了多种硬件加速技术来解决这一问题,如可编程逻辑设备、图形处理器、矢量化指令集以及多核和分布式处理架构等。

忆阻器作为一种两端模拟存储设备,有望缩小这一差距。自2008年忆阻器首次出现后,研究人员发现它将在多个关键领域产生重大影响,网络安全便是其中之一。短期内,忆阻器可作为二进制存储设备,性能有望媲美闪存技术,且忆阻可编程逻辑门可能超越现有的CMOS技术。不过,忆阻器最大的贡献或许在于对非线性器件区域(NDR)的开发利用。

当忆阻器用作二进制设备时,通过“设置”和“重置”脉冲进行编程,分别形成低电阻和高电阻状态。设备可能处于“开”“关”或中间状态,无论其为双极、单极还是无极,都有电压阈值,超过该阈值电阻就会改变,这就是非线性器件区域。电阻改变后会保持该状态,即具有“忆阻性”。但NDR较为复杂,难以用简单的低阶曲线拟合。随着对不同忆阻材料NDR特性研究的深入,忆阻性的潜力将得到充分发挥。忆阻分辨率取决于材料特性和控制模型,在金属 - 绝缘体/氧化物 - 金属器件的开发中,已衍生出多种材料配置,每种都有独特属性,不同材料实现方式的开关速度、电阻比和NDR行为各不相同。因此,忆阻器为新型模拟计算设备硬件提供了多种能力,存储的值无需能量维持其完整性。

研究人员正在设计新的模拟计算架构,以利用NDR并与现有CMOS技术互补,从而提高性能并降低功耗,这类似于将PGA与中央处理器结合以加速并行算法。忆阻计算架构将对提升网络威胁检测性能产生重大影响,一种用于威胁检测的计算机架构借鉴了大脑的复

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机学习 机学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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