本研究解决了新兴计算范式中数据编码的关键问题，特别是在随机计算和超维计算中的应用。通过低差异序列编码策略，提高了系统的准确性和效率，降低了硬件复杂性，促进了人工智能的高效实施。

本文介绍了一种在内存计算硬件上训练卷积神经网络的方法，提出了基于批标准化的补偿技术，分类精度达到93.7%。研究了非理想误差的优化，提升了深度神经网络的性能，并探讨了基于随机计算的神经网络架构，展示了在硬件限制下的高效性和节能效果。