XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练模型
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数据匿名化和假名化：确保用于训练和推理的数据充分匿名化或假名化，降低识别风险。通用数据保护法 (LGPD) 隐私保护 AI 技术：实施联邦 AI 和加密学习，允许在不直接共享个人数据的情况下训练模型。数据保护 – ANPD 和法规遵从性：遵守隐私法律和法规，例如通用数据保护法 (LGPD) 和国家数据保护局的标准 – ANPD 和欧洲通用数据保护条例 (GDPR)，以确保数据收集和使用符合隐私标准。
人工智能/机器学习/数据分析
1. 线性回归与逻辑回归 a) 使用 Boston House 数据集基于多个不同变量预测房价（线性回归） b) 训练模型根据萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度区分不同种类的鸢尾花（逻辑回归） https://www.javatpoint.com/linear-regression-vs-logistic-regression-in-machine- learning#:~:text=Linear%20regression%20is%20used%20to,given%20set%20of %20independent%20variables.&text=Logistic%20regression%20is%20used%20f or%20solving%20Classification%20problems 。 2. 使用 matplotlib 和不同种类的图进行数据可视化。（条形图、散点图、时间序列
加拿大的生成式人工智能机遇
新一代人工智能的核心是“基础模型”，例如大型语言模型 (LLM)。这些基础模型是深度神经网络，建立在强大的计算基础设施上，并在大型数据集上进行训练。云计算支持训练和运行它们所需的大量处理。大型数据集对于训练模型以响应用户提示生成内容至关重要。训练后，使用 RLHF（通过人类反馈进行强化学习）等技术对模型进行微调，以鼓励更像人类的响应。随后，通过在基础模型之上构建的界面和应用程序增强可访问性和可用性。
查询意见的语言图像融合嵌入e- ...
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用，因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品，从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分，但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来，视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复，这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中，一种常见的做法是根据预先训练的模型，使用电子商务数据进一步微调模型。但是，性能是最佳的，因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中，我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding，以应对这些挑战（Query-Life）。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面，它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外，我们设计了Genfilt，它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本，并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明，查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估，以验证查询寿命内每个模块的效率。此外，查询生活已在Miravia搜索1
如何简化嵌入式边缘 AI 应用程序开发
TI 灵活的软件架构和开发环境让您可以在任何地方训练模型，并使用您最喜欢的行业标准 Python 或 C++ 应用程序编程接口 (API)（来自 TensorFlow Lite、ONNX RunTime 或 TVM 和 SageMaker Neo with Neo AI DLR 运行时引擎）仅用几行代码即可将其编译并部署到 TI 硬件上。在这些行业标准运行时引擎的后端，我们的 TI 深度学习 (TIDL) 模型编译和运行时工具让您可以为 TI 硬件编译模型，将编译后的图形或子图部署到深度学习硬件加速器上，并从处理器获得最佳推理性能，而无需任何手动工具。
基于 K210 (RISC-V) 的 Kittenbot KOI AI 模块
该模块功能强大，可在模块本身上进行 AI 处理和模型训练，并支持导入预训练模型。此外，它还配备了可调节摄像头、麦克风、扬声器和 IPS 显示屏，是开始使用 AI 的完整套件！借助板载集成 Wi-Fi，您的设备可以连接到云端上传和处理数据，这是机器学习的重要组成部分。它还可以实现视觉识别、语音识别、语音合成等功能。它的多种功能使 AI 学习更加系统和全面。如果您想将此模块与您的乐高项目连接，它有 4 个乐高安装孔，可帮助您连接到乐高项目。
国王的基因组生物信息学纳米孔长阅读测序（LRS）质量控制（QC）和分析服务管道
原始测序数据以POD $，FASTQ和BAM格式为单位。基本符号是在测序过程中实时在POD9文件上进行的，以使用牛津纳米孔技术提供的预训练模型来确定基本身份。默认模式的基本模式为HAC（高精度），但是其他模式也可用（例如，SUP超级准确性和双工； https：//nanaporetech.com/platform/accuracy）。可以启用修改的基本调解来捕获表观遗传基础修改，该修改仅存储在BAM文件（不协调）中。我们还提供了针对条形码数据的脱氧化。所有数据都可以上传到创建（https://docs.er.kcl.ac.uk/）。
FITAI：用于 GNSS 后拟合残差和位置联合分析的人工智能。Jason 插件，Rokubun 云 GNSS 处理服务
● 模型训练：在训练模型之前，读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如，如果需要，对数据进行归一化，并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后，将与 model.json 文件一起存储 (3)，该文件包含有关训练模型的相关信息，例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量（后拟合残差、SNR 等）等。● 批量推理：模型训练完成后，可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
NVIDIA DGX BasePOD：企业 AI 的基础设施基础
企业内部 AI 的使用案例数量（包括语言建模、网络安全、自主系统和医疗保健等）持续快速增长。不仅使用案例数量在增长，模型复杂性和数据源也在增长。处理、训练和服务这些下一代模型所需的系统也必须增长。训练模型通常使用数十个 GPU 来评估和优化不同的模型配置和参数。对于这些新的工作负载，所有 GPU 都必须能够轻松访问训练数据。此外，组织有许多 AI 研究人员必须同时训练多个模型。企业需要灵活性，以便多个开发人员和研究人员在完善 AI 堆栈并将其投入生产时共享这些资源。