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神经网络的机器学习库的比较分析：基准研究
这项全面的基准测试研究探讨了三个著名的机器学习库的性能：Pytorch，带有Tensorflow后端的Keras和具有相同标准，软件和硬件的Scikit-Learn。评估包括两个不同的数据集：“学生表现”和“大学参加计划分类”，由Kaggle平台支持使用前馈神经网络（FNNS）作为建模技术。调查结果表明，Pytorch和Keras凭借Tensorflow Backend Excel在“大学参加计划分类”数据集中，Pytorch在这两个类别中都能达到无可挑剔的精度，召回和F1得分。虽然Scikit-Learn表现出值得称赞的性能，但在这种情况下，它落后于这些库。在“学生表现”数据集中，所有三个库都提供了可比的结果，而Scikit-Learn的精度最低为16％。带有Tensorflow后端的Keras和Pytorch的精度分别为23％。此外，当面对各种数据集类型时，本研究为每个图书馆的独特优势和缺点提供了宝贵的见解。pytorch成为要求需要高性能的任务的首选选择，而Scikit-Learn对于具有适度的计算需求的简单任务证明是有利的。带有张力的后端的凯拉斯在性能和用户友好之间取得平衡。这项基准测试努力为机器学习从业人员提供了宝贵的指导，以选择根据其项目要求量身定制的最合适的图书馆或框架。关键字 - 机器学习，Pytorch，Tensorflow，Scikit-Learn，神经网络它强调了图书馆选择在获得机器学习努力中的最佳结果中的关键作用。
人工智能研究员及工程师
- 研究了 ML 和计算机视觉技术，以从细胞图像中诊断遗传疾病。项目（Web Dev 和 C++）多伦多健身俱乐部 - 全栈健身俱乐部网站 2022 年秋季 - 使用 Django 和 ReactJS 为一个虚构的健身俱乐部构建了一个全栈网站。 - 作为多伦多大学 Web 编程课程的一部分，在一个 2 人团队中工作。3D 渲染引擎 - 用 C++ 从头开始构建的光栅化引擎 2022 年冬季 - 用 C++ 从头开始构建图形渲染引擎（光栅化器），不使用 OpenGL 或 DirectX 等图形库：https://github.com/render-farm/psr-3d-rendering-engine - 构建了一个自定义实体组件系统来管理游戏内对象并优化了核心渲染算法。 AutoDirect – 帮助用户找到具有定制、预批准贷款的汽车的网站 2021 年秋季 - 使用 Java Spring 和 PostgreSQL 架构和构建整个后端：https://github.com/TLI-Group-1/Backend - 使用 GitHub 操作为后端代码库实施回归测试基础架构。 - 在一个由 3 人组成的团队中工作，并与一家位于多伦多的初创公司合作，提供贷款预批准 API。 奖项和成就
开发支持数字工程工件...
Edaptive Computing 的智能文档 Edaptive 正在为 MBTEMP 增强的成熟模型支持的文字处理和文档内容管理系统已得到演示。该解决方案将内容模块（例如系统描述）存储在后端数据库中，以便可以以版本控制的方式在多个文档中使用它们。该解决方案集成到 Microsoft Word 中，以便文档开发人员可以继续在其本机环境中工作。该系统目前正在增强，以将 IDSK 表从后端 SQL 数据库拉入 Microsoft Word 开发的 TEMP。未来的迭代将允许从一组模板直接在 Web 应用程序中完整生成 IDSK 数据库，而无需用户具备任何 SQL 知识。
计算生物学-STFC Indiono
SCD…材料中的其他地方 - MD，Messcale，QM/MM，电子结构工程 - 网格，有限元数学 - 算法SCIML - 机器学习DAAAAS-服务云 - 硬件后端
使用...
I.引言介绍水果分级系统项目为理解其目的和范围奠定了基础。在这个项目中，我们旨在根据各种参数（例如大小，颜色，重量和质量）开发一种综合系统来对水果进行分级。该系统将旨在满足需要有效，准确的方法来评估出售或分配水果质量的水果生产商，分销商和零售商的需求。为了实现这一目标，我们选择利用前端和后端技术的组合。对于前端，我们将使用HTML，CSS和JavaScript来创建一个用户友好的接口，允许用户无缝与系统进行交互。前端将负责显示信息，收集用户输入并提供对分级过程的反馈。在后端，我们将使用Python烧瓶作为网络框架来处理服务器端逻辑和与前端的通信。烧瓶为构建Web应用程序提供了一个轻巧，灵活的框架，使其成为我们项目的理想选择。此外，我们将利用MySQL作为数据库管理系统来存储和管理与水果，评分标准和用户信息有关的数据。MySQL为数据存储和检索提供了可靠的功能，从而确保了我们系统的可扩展性和可靠性。总体而言，水果分级系统项目旨在通过利用现代网络技术和数据库管理系统来简化分级水果的过程。通过提供用户友好的接口和鲁棒的后端功能，我们寻求
应用程序：5125 Quantum Odyssey
6. 优化算法库：QO 后端是一个不断增长的高度优化量子算法库。该软件的用户在学习过程中不断解决有趣的数学问题，并开始提出自己的算法设计。
在SIM Solutions中实现零信托安全
2：既然零信任网关是移动世界的内部/输出机制，我们现在可以创建可见性。它真的是连接到后端系统的OT设备，还是试图上传数据？3：定义基线策略。让AI/ML启动根据观察到的流量定义异常检测。
以光速加速 AI 工作负载
• 每个 VAST 数据文件服务器都是双宿主的，通过一个 (1) 100Gb HDR InfiniBand 端口（使用来自 200Gb 交换机端口的双向分离器）连接，以服务来自 DGX A100 系统的存储请求，并通过两个 (2) 100GbE 端口连接到后端存储（以太网）结构。