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信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
地方政府培训时间表冬季2025
2025年4月10日上午8:30 - 下午4:00，纽约州建筑官员中央年度会议课程：希尔顿锡拉丘兹命运的大使馆套房311 Hiawatha Blvd.锡拉丘兹，纽约13204
培训计划 - 三圈（24公里）
听起来很容易跑步！舒适，放松的步伐，您不会太努力地推动自己。通常被描述为“对话”，因为您应该能够以完整的句子说话而不会喘着气。易于跑步对于建立耐力和舒适性至关重要 - 不要在上面跳过！
认证的碳审计培训课程
由于发电，运输和其他工业 /商业活动引起的二氧化碳（CO 2）和其他温室气体（GHG）的排放促成了全球气候变化和环境影响。每个公司都应立即实施减少碳的措施来减轻问题。第一个重要的步骤是进行碳审核，以确定碳排放的来源并量化公司的碳足迹。由于能源消耗是碳排放的主要来源之一，因此通过实施节能措施来减少碳足迹总是有效的。作为一家活跃的专业机构，以及香港的绿色合作伙伴之一，能源研究所积极地提供及时，优质认证的碳审计师课程，以培训工程师和其他专业人员，以了解审计过程并获得进行必要的技能来进行专业的碳审计。课程目标
环境影响如何以及何时会改变脑皮质？具有出生体重差异的双胞胎的实验培训研究
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.640353 doi：Biorxiv Preprint
经济不好，好老师？在英国的初始教师培训计划中招生的反周期性
致谢：这项工作是由经济和社会研究委员会微观变更研究中心（授予参考号ES/J500045/1）慷慨资助的。作者感谢他的主管Emilia del Bono，Adeline DeLevande和Angus Holford的指导和支持，我的审查员Paul Fisher和Oscar Marcenaro-Gutierrez以及Ludger Woessmann以及他在IFO研究所的团队
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。
设计模式培训（不仅）嵌入式系统
Behavioral Patterns - Example: Handling timer events - Flexible solution based on the design pattern Observer - Practical exercise: Using the observer pattern in the elevator control - Pitfalls in interface design or implementation - "Horizontal" and "vertical" interfaces - Event handling based on the design pattern Command - Practical exercise: Using the command pattern in the elevator control - Example: Traditional implementation of a state machine in C - Object-oriented solution based on the design pattern State -实践练习：使用电梯控制中的状态模式 - 示例：用户定义的内存管理 - 使用分区管理器分区及其管理 - 基于设计模式策略的灵活内存管理 - 实用练习：使用电梯控制中的策略模式 - 示例：具有常见基本结构的策略 - 基于设计模式模板方法
R4，R5，R7，R8：ARM®Cortex-R体系结构培训
Arm, Thumb, Thumb-2 Instruction Sets - Arm v4, v4T, v5, v6 instruction set - Thumb instruction set - v7 Thumb-2 instruction set - Data barriers, instruction barriers - Synchronization, load/store exclusice instructions - ARM/Thumb interworking - Assembler directives