内存管理是软件开发的关键组成部分，自动垃圾回收是现代编程语言中的关键技术，优势包括防止内存泄漏、简化开发流程和增强程序稳定性。垃圾回收算法包括引用计数和可达性分析。Substrate VM是一个增强的JVM，支持多种编程语言，具有优化的垃圾回收器和内存管理机制，提高应用程序性能和效率。

本研究提出了一种新策略，通过可达性分析、符号线性松弛和并行计算来提高深度神经网络的安全验证效率。实证评估表明，在可扩展性和效率方面取得了显著改进，适用于复杂的机器人应用。