XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDocker
硬件变异性对用Docker和Guix包装的应用的影响：神经成像中的案例研究
在过去几年中，跨计算环境的神经成像分析的可重复性引起了人们的关注。已经部署了软件容器化解决方案，例如Docker和奇异性，以掩盖软件诱导的可变性的影响，但硬件体系结构的变化仍然不明显地导致了不清楚的结果。我们研究了硬件变异性对FSL Flirt Application产生的线性注册结果的影响，FSL Flirt Application是神经成像数据分析中广泛使用的软件组件。使用Grid'5000基础架构，我们使用两个软件包装系统（Docker and GUIX）研究了九种不同的CPU模型的效果，我们将所得的硬件变异性与随机圆形测量的数值变异性进行了比较。结果表明，硬件，软件和数值可变性导致类似幅度的扰动 - 尽管不相关 - 表明这三种可变性
电信系统理学硕士 2020 年 5 月 在 IoT 平台上的 Docker 容器中设计和实现基于 AI 的人脸识别模型。Adil Shaik Uma Vidyadhari Chetlur
本论文提交给布莱金厄理工学院计算机学院，部分满足电信系统理学硕士学位的要求。这篇论文相当于 20 周的全日制学习。本研究论文的作者授予布莱金厄理工学院以非排他性权利以电子方式发布作品，并以非商业目的在互联网上访问。作者保证作品不包含任何违反版权法的文本、图片、参考资料和材料。联系信息：作者：Adil Shaik 电子邮件：adsh17@student.bth.se Uma Vidyadhari Chetlur 电子邮件：umch17@student.bth.se 大学顾问：Kurt Tuthschku 教授 系计算机科学