With the rapid evolution of quantum computing, digital quantum simulations are essential for quantum algorithm verification, quantum error analysis, and new quantum applications. However, the exponential increase in memory overhead and operation time is challenging issues that have not been solved for years. We propose a novel approach that provides more qubits and faster quantum operations with smaller memory than before. Our method selectively tracks realized quantum states using a reduced quantum state representation scheme instead of loading the entire quantum states into memory. This method dramatically reduces memory space ensuring fast quantum computations without compromising the global quantum states. Furthermore, our empirical evaluation reveals that our proposed idea outperforms traditional methods for various algorithms. We verified that the Grover algorithm supports up to 55 qubits and the surface code algorithm supports up to 85 qubits in 512 GB memory on a single computational node, which is against the previous studies that support only between 35 qubits and 49 qubits.
Using biometrics to verify a person's identity has several advantages over the present practices of personal identification numbers (PINs) and passwords. At the same time, improvements in VLSI technology have recently led to the introduction of smart cards with 32-bit RISC processors. To gain maximum security in verification systems using biometrics, verification as well as storage of the biometric pattern must be done in the smart card. However, because of the limited resources (processing power and memory space) of the smart card, integrating biometrics into it is still an open challenge. In this paper, we propose a fingerprint verification algorithm using a multi-resolution accumulator array that can be executed in restricted environments such as the smart card. We first evaluate both the number of instructions executed and the memory requirement for each step of a typical fingerprint verification algorithm. We then develop a memory-efficient algorithm for the most memory-consuming step (alignment) using a multi-resolution accumulator array. Our experimental results show that the proposed algorithm can reduce the required memory space by a factor of 40 and can be executed in real time in resource-constrained environments without significantly degrading accuracy.
A micro-sensor network is comprised of a large number of small sensors with limited memory capacity. Current key-establishment schemes for symmetric encryption require too much memory for micro-sensor networks on a large scale. In this paper, we propose a memory-efficient hypercube key establishment scheme that only requires logarithmic memory overhead.
The present study was undertaken to explore the potential of erythropoietin in memory deficits of mice. Memory impairment was produced by scopolamine (0.5 mg/kg, $i.p.$) and intracerebroventricular streptozotocin (i.c.v STZ, 3 mg/kg, $10{\mu}l$, $1^{st}$ and $3^{rd}$ day) in separate groups of animals. Morris water-maze test was employed to assess learning and memory. The levels of brain thio-barbituric acid reactive species (TBARS) and reduced glutathione (GSH) were estimated to assess degree of oxidative stress. Brain acetylcholinesterase enzyme (AChE) activity was also measured. Scopolamine/streptozotocin administration induced significant impairment of learning and memory in mice as indicated by marked decrease in Morris water-maze performance. Scopolamine/streptozotocin administration also produced a significant enhancement of brain AChE activity and brain oxidative stress (an increase in TBARS and a decrease in GSH) levels. Treatment of erythropoietin (500 and 1,000 IU/Kg i.p.) significantly reversed scopolamine- as well as streptozotocin-induced learning and memory deficits along with attenuation of those-induced rise in brain AChE activity and brain oxidative stress levels. It may be concluded that erythropoietin exerts a beneficial effect in memory deficits of mice possibly through its multiple actions including potential anti-oxidative effect.
This experimental research explores the effect of infographic, visual element of TV news, on audience's memory and comprehension. For this experimental research, 2 groups of subjects composed of 87 university students were exposed to two different types of TV news, one group was exposed to news with infographic, the other group was exposed to news without infographic. and questions which were designed to measure recognition memory, recall memory, and comprehension, were asked and analysed. This research found that subjects who watched news with infographic showed higher degree of recall memory and comprehension than those who watched news without infographic. however effect of infographic on audience's recognition memory could not be found.
Journal of International Academy of Physical Therapy Research
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v.9
no.4
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pp.1591-1595
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2018
The number of healthy older adults is rapidly increasing recently owing to the increase of the elderly population. Therefore, programs for improving the cognitive functions of these healthy seniors are actively being expanded. This study aimed to prevent the decline of cognitive function due to aging by applying a program enhancing cognitive functions to healthy older adults. The objective of this study was to evaluate the effects of Korean computer-based cognitive rehabilitation program (CoTras), which is commonly used in cognitive therapy for the aging, on the memory of the elderly. The subjects had scored at least 24 points in MMSE-K. CoTras was applied once a week (30 minutes) for one month. Electronic pegboard programs were used as an evaluation tool: order memory (difficulty=low) and location memory (difficulty=medium). The order and location memories were compared before and after the intervention. The Wilcoxon signed rank-sum test was used for the study at the significance level of ${\alpha}=.05$. The results showed that CoTras significantly improved order memory and location memory. Therefore, CoTras can be applied to the healthy elderly for improving that memory improvement training has a positive impact on healthy older adults result in the development of memory enhancement programs can be expanded in the future.
Next generation mobile communication system, such as IMT-2000, adopts Turbo codes due to their powerful error correction capability. This paper presents a block-wise maximum a posteriori (MAP) Turbo decoding structure with a low memory requirement. During this research, it has been observed that the training size and block size determine the amount of required memory and bit-error rate (BER) performance of the block-wise MAP decoder, and that comparable BER performance can be obtained with much shorter blocks when the training size is sufficient. Based on this observation, a new decoding structure is proposed and presented in this paper. The proposed block-wise decoder employs a decoding scheme for reducing the memory requirement by setting the training size to be N times the block size. The memory requirement for storing the branch and state metrics can be reduced 30% to 45%, and synthesis results show that the overall memory area can be reduced by 5.27% to 7.29%, when compared to previous MAP decoders. The decoder throughput can be maintained in the proposed scheme without degrading the BER performance.
This review will summarize EEG studies of learning and memory based on frequency bands including theta waves (4-7 Hz), gamma waves (> 30 Hz) and alpha waves (7-12 Hz). Authors searched and reviewed EEG papers especially focusing on learning and memory from PubMed. Theta waves are associated with acquisition of new information from stimuli. Gamma waves are connected with comparing and binding old information in preexisting memory and new information from stimuli. Alpha waves are linked with attention. Eventually it mediates the learning and memory process. Although EEG studies of learning and memory still have controversial issues, the future EEG studies will facilitate clinical benefits by virtue of more developed and encouraging prospects.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.324-329
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2007
본 논문은 대부분의 Linux 운영체제에서 지원해 주는 System V의 IPC 중 하나인 Shared Memo의 성능을 개선하는 방안을 연구한다. Linux에서 사용되는 Shared Memory는 동일한 메모리 영역에 여러 개의 프로세스가 접근할 수 있도록 해 주는 기술이다. 본 논문에서는 Shared Memory의 큰 두 갈래 중 커널 단계에서 처리 되는 SVR 형식의 Shared Memory를 다룬다. 본 논문에서는 리눅스 운영체제의 공유 메모리 성능 개선 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공유 메모리 성능 개선 방안은 듀얼 코어를 활용하여 기존의 단일 처리기 시스템에서보다 성능을 향상시킬 수 있도록 한다. 공유 메모리를 이용한 프로세스의 동작이 별개의 CPU에서 동작되도록 함으로써 성능 향상을 꾀한다.
Seismic response control has always been a grave concern with the damage and collapse of many buildings during the past earthquakes. While there are several existing techniques like base isolation, viscous damper, moment-resisting beam-column connections, tuned mass damper, etc., many of these are succumbing to either of large displacement, near-fault, and long-period earthquakes. Keeping this viewpoint, extensive research on the application of smart materials for seismic response control of buildings was attempted during the last decade. Shape Memory Alloy (SMA) with its unique properties of superelasticity and shape memory effect is one of the smart materials used for seismic control of buildings. In this paper, an exhaustive review has been compiled on the seismic control applications of SMA in buildings. Unique properties of SMA are discussed in detail and different phases of SMA along with crystal characteristics are illustrated. Consequently, various seismic control applications of SMA are discussed in terms of performance and compared with prevalent base isolators, bracings, beam-column connections, and tuned mass damper systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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