该文综述了多项研究：通过在线优化减少模拟交叉开关误差以提升深度神经网络性能；MCUFormer在微控制器上部署视觉变换器，准确率达73.62%；Compute-ACAM结构降低Transformer能耗；内存计算硬件训练ResNet，CIFAR-10精度达93.7%；CXV混合架构减少GPU使用；混合精度训练方案；缓存优化加速Transformer；视频实例分割端到端方案；MemSizer提升效率；忆阻器框架实现高压缩比量化。