XiaoMi-AI文件搜索系统
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ginushmal- UOM CSE职业日 - 莫拉图瓦大学
AI购物助理，将GPT-4，AHP和YOLO V11结合在一起，以根据用户需求和购买方式来查询处理，产品排名，库存检测以及自动购买。我的贡献：作为团队的一部分，我使用OpenAI API与GPT-4开发了搜索机器人，以搜索/排名和基于用户输入的语义推理。（github）技术堆栈：python，pandas，numpy，ahp，yolo v11，openai api，gpt-4o，react，react，next.js，fastapi
详细课程大纲 课程分类
3-4 人小组的学生将阅读研究论文，其中利用索引构建、查询处理、容错检索、向量空间建模、概率信息检索、链接分析等信息检索方法来解决研究相关问题。学生将使用从 Kaggle、Github、UCI、KDD 等平台获取的标准数据集来实现研究论文。将这些方法应用于标准数据集将使学生能够增强对信息检索的理解和技能。
人工智能对开发人员生产力的影响
生成式人工智能工具有望提高人类的生产力。本文介绍了使用人工智能配对程序员 GitHub Copilot 进行的一项受控实验的结果。招募的软件开发人员被要求尽快用 JavaScript 实现 HTTP 服务器。实验组可以使用人工智能配对程序员，完成任务的速度比对照组快 55.8%。观察到的异质效应表明，人工智能配对程序员有望帮助人们转型到软件开发职业。
人工智能驱动的内容安全
借助 Azure AI 内容安全，我们坚守负责任的 AI 原则，并使用这项突破性技术帮助促进网络安全。事实上，我们已经在 Azure OpenAI、Azure ML、GitHub Copilot、Bing 等 Microsoft 产品中利用 Azure AI 内容安全来帮助检测潜在的有害内容。我们将继续扩大这项技术的覆盖范围，以便它能够帮助为各种平台上的用户提供更安全的体验。
使用开放式PDK和开源工具设计模拟/RF芯片
□从github/gitlab/codeberg/sourceforge获取工具，或安装现成的docker映像□免费访问3个可制造的PDK（130nm CMOS，180nm CMOS，130nm CMOS，130nm SIGE：CBICMOS：C BICMOS）。文档和标准细胞LIB，记忆，IO细胞□在GUI（XSCHEM，QUCS-S），模拟（NGSPICE，XYCE），图形结果（XSchem，Gaw，Python）中绘制电路； TCL（XSchem）中的脚本重复设计任务；在原理图（XSchem）中使用嵌入式的仿真控制和评估
Alexander Shmakov
人工智能科学家 +1 408 571 9059 | [ashmakov@uci.edu | 学者| Github我是第五年博士学位。加州大学欧文分校的候选人在深度学习和人工智能方面拥有超过6年的经验。我专门将生成AI应用于科学挑战，并利用强化学习进行计划。我采用最先进的AI技术来通过开发创新的解决方案并促进战略性的跨学科合作来解决各种科学学科中具有挑战性的现实问题。教育
T17 - 能源研究和预测建模（ERF）
Project Objective(s): 2019-2020 • Rescope a tractable project plan based on results of project workshop, in light of changes to emerging computational architectures • Develop detailed Applications, Requirements and Design documents to guide code development toward the highest wind energy impacts • Leverage the AMReX mesh refinement framework to maximize efficient use of multiple computational architectures • Set up open Github for code development tracking, documentation, and sharing of the code通过社区•制定适当的验证和验证测试，并自动化
Microsoft：Azure，AI和开发工具
•为学生的Azure：▪使用UCI电子邮件地址为学生注册Azure。通过微软的验证过程验证学术状况。•Microsoft为学生学习：▪访问Microsoft Learn。导航到学生部分。为学生量身定制的教程，课程和模块。•Azure开发工具用于教学：▪通过Azure Dev工具访问免费软件，开发人员工具和学习资源。•认知服务：▪开始使用Azure的认知服务。尝试AI服务，例如视觉，语音和语言处理。•Azure机器学习：▪探索Azure机器学习。使用Azure的集成工具构建，训练和部署机器学习模型。•Visual Studio：▪下载Visual Studio社区版，是学生的免费版本。访问软件开发和AI集成的内置工具和库。•GitHub学生开发人员包：▪注册GitHub学生开发人员包。从Azure积分，开发工具和其他Microsoft Outings中受益。•Microsoft AI学校：▪深入Microsoft AI学校。访问以AI为重点的教程，项目和挑战。•Microsoft Bot框架：▪与Bot Framework的官方网站互动。学会创建和集成AI驱动的聊天机器人。•Microsoft的学生研究：▪访问Microsoft Research的网站。访问适用于学术追求的数据集，工具和AI研究项目。
Ma Yunshan-计算与信息系统学院Robert Deng 研究声明Robert Deng研究声明
精选出版物和输出[1] Wessel，Mairieli，Joseph Vargovich，Marco A. Gerosa和Christoph Treude。“ github动作：对拉请求过程的影响。”经验软件工程28，否。6（2023）：1-35。[2] Shimada，Naomichi，Tao Xiao，Hideaki Hata，Christoph Treude和Kenichi Matsumoto。“ GitHub赞助商：探索一种为开源贡献的新方法。”在第44届国际软件工程会议论文集，pp。1058- 1069。2022。[3] Kula，Raula Gaikovina和Christoph Treude。“战争与和平：世界政治对软件生态系统的影响。”在第30届ACM联合欧洲软件工程会议论文集和软件工程基础的研讨会上，pp。1600-1604。2022。[4] Xiao，Tao，Hideaki Hata，Christoph Treude和Kenichi Matsumoto。“用于拉的请求描述的生成AI：采用，影响和开发人员干预措施。”ACM在软件工程1上的会议记录，第1期。FSE（2024）：1043-1065。 [5]高，高尤，曼索尔·扎赫迪，克里斯托夫·特雷德，萨里塔·罗森斯托克和马克·舒恩。 “记录开源AI模型中的道德注意事项。” 在第18 ACM/IEEE国际经验软件工程和测量研讨会上 177-188。 2024。 [6] Reboucas de Almeida，Rodrigo，Rafael do Nascimento Ribeiro，Christoph Treude和UiráKulesza。 “以商业为导向的技术债务优先级：工业案例研究。” 74-83。FSE（2024）：1043-1065。[5]高，高尤，曼索尔·扎赫迪，克里斯托夫·特雷德，萨里塔·罗森斯托克和马克·舒恩。“记录开源AI模型中的道德注意事项。”在第18 ACM/IEEE国际经验软件工程和测量研讨会上177-188。2024。[6] Reboucas de Almeida，Rodrigo，Rafael do Nascimento Ribeiro，Christoph Treude和UiráKulesza。“以商业为导向的技术债务优先级：工业案例研究。”74-83。2021年IEEE/ACM国际技术债务会议（TechDebt），pp。IEEE，2021。
CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT 研究成果
以下列出的论文和预印本由 CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT 联盟制作，由 BHF 数据科学中心提供支持。根据联盟的原则（基于协作、透明和包容的精神），所有相关分析计划、协议、代码、表型代码列表和报告均通过中心在 HDR UK Gateway 上的收藏、中心 GitHub 组织中的存储库以及通过开放获取出版物（通过以下链接）公开。已发表的论文/报告和预印本