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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
使用戴尔 AI 入门套件支持预测分析
为了充分利用 NVIDIA GPU，我们使用了 NVIDIA Container 工具包，该工具包允许用户构建和运行 GPU 加速容器。有关此工具的更多详细信息，请访问 NVIDIA 网站。最后，我们使用了基于 NVIDIA 的 TensorFlow docker 镜像（可在 nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.12-tf2-py3 获得）定制的 docker 容器。此镜像提供了一个庞大的工具生态系统，使工程师和数据科学家可以使用 JupyterLab、TensorFlow、Keras、RAPIDS cuDF 库等开发 ML 应用程序。这种方法提供了 Docker 的灵活性：用户可以构建和自定义自己的镜像，并根据自己的需求部署特定的 Docker 容器。
Calogero的实验室和BGCore -Calogerolab
•我们的工具，包括用于批量RNASEQ分析的Docker4Seq和用于单细胞RNASEQ分析的RCASC，利用Docker容器来高效，可扩展和可再现的工作流程。•个性化的Docker容器：
英特尔® Gaudi®2 人工智能加速器 | Habana Labs
A100-80GB：由 Habana 于 2022 年 1 月在 Azure 实例 Standard_ND96amsr_A100_v4 上使用单个 A100-80GB 和来自 NGC 的 TF docker 21.02-tf2-py3 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=312、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512、BS=40、accu steps=3072）A100-40GB：由 Habana 于 2022 年 1 月在 DGX-A100 上使用单个 A100-40GB 和来自 NGC 的 TF docker 21.12-tf2-py3 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=64、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512， BS=16，accu steps=2048）V100-32GB：由 Habana 于 2022 年 1 月在 p3dn.24xlarge 上使用单个 V100-32GB 和来自 NGC 的 TF docker 21.12-tf2-py3 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=64、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512、BS=8、accu steps=4096）英特尔® Gaudi®2：由 Habana 于 2022 年 4 月在英特尔® Gaudi®2 -HLS 系统上使用单个英特尔® Gaudi®2 和 SynapseAI® TF docker 1.4.0-435 进行测量（第 1 阶段：Seq len=128、BS=64、accu steps=1024；第 2 阶段：seq len=512， BS=16，准确步骤=2048）结果可能有所不同。
你是一名营养师
3. 使用的技术 a. AWS：亚马逊网络服务是亚马逊的子公司，以按量付费的方式向个人、公司和政府提供按需云计算平台和 API。 b. Flask：Flask 是一个流行的 Python Web 框架，这意味着它是用于开发 Web 应用程序的第三方 Python 库。 c. Docker：Docker 是一种旨在通过使用容器更轻松地创建、部署和运行应用程序的工具。容器允许开发人员将应用程序与其所需的所有部分（例如库和其他依赖项）打包在一起，并将其作为一个包进行部署。 d. 机器学习：机器学习是人工智能 (AI) 的一种应用，它使系统能够自动从经验中学习和改进，而无需明确编程。机器学习专注于计算机
卫星运行调度与优化中的若干课题
• 调度和优化算法：针对一个或多个目标（多目标优化）自动生成调度和优化的算法 • 软件架构：生成 docker SW 映像并与 docker 环境和 AI-OBC 交互（读取外部数据库，写入外部数据库）。 • 系统建模：开发有效载荷的 Python 模型，包含功耗、数据生成、操作模式、要求、硬件等特征。 • 约束检查器：开发 Python 代码，能够评估不同有效载荷操作之间的约束，同时考虑平台的当前状态和计划的操作。
教授量子计算机编程和量子软件工程的创新方法
摘要 — 量子计算是一个新兴领域，它有望利用量子力学原理彻底改变模拟优化、数据处理等各个领域。本文概述了芬兰和西班牙大学讲师为教授量子计算机编程和量子软件工程而开发的创新教学策略。我们的课程集成了基本工具和方法，例如使用 Docker、Qiskit、PennyLane 和 Ocean SDK 进行容器化，以提供全面的学习体验。该方法包括几个步骤，从介绍量子力学的基础知识到专注于实际用例的动手实验。我们认为量子计算机编程是一个重要的主题，而且很难教授，因此制定教学计划和教学指导方针会大有帮助。索引词 — 量子计算机编程、量子软件工程、量子计算、量子信息、量子编程教育、Qiskit、Pennylane、Ocean SDK、容器化、Docker、Quantum Serverless。
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2安装3 2.1仅通过PIP安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2从源安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.3摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.4通过Docker安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.5运行第一个示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.6详细的步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6