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AI选举课程编号和标题学期录制了计算机视觉上限6411视觉上限6415计算机粘膜6618计算机视觉COP的机器学习COP 6728视觉信息检索数据分析和算法Cap 5625 I CAP 5768 I CAP 5768数据科学CAP 6315 CAP 6315 CAP 65 65 6546 6546 6546的计算基础 Artificial Intelligence CAP 6780 Big Data Analytics with Hadoop CEN 6405 Computer Performance Modeling COT 6405 Analysis of Algorithms Knowledge Management & Reasoning CAP 6640 Natural Language Processing CAP 6776 Information Retrieval CAP 6777 Web Mining COP 5859 Semantic Web Programming Machine Learning CAP 5615 Introduction to Neural Networks CAP 6512 Evolutionary Computing CAP 6617 Sparse Learning CAP 6619 Deep学习上限6629强化学习上限6673数据挖掘和机器学习上限6778高级数据挖掘和机器学习应用程序CAP 6683医学和医疗保健帽中的人工智能6807计算广告和实时数据分析EEL EEL 5661 EEL 5661机器人应用程序
大数据：机器学习和人工智能进步的动力
大数据是一种变革性的力量，它重塑了我们收集、处理和从庞大而复杂的数据集中获取见解的方式 [1]。在我们日益数字化的世界中，信息以前所未有的速度生成，从社交媒体、传感器、电子商务交易等来源产生了海量数据 [2]。这种数据爆炸式增长催生了“大数据”一词，它指的是数据集非常庞大、多样且快速变化，以至于传统数据处理方法不足以有效处理它们。此外，大数据为新技术和工具的发展铺平了道路，例如数据湖、NoSQL 数据库以及 Hadoop 和 Spark 等分布式计算框架。这些创新使数据处理和分析的访问变得民主化，使更广泛的受众更容易获得它。大数据本身也带来了一系列挑战。隐私和安全问题至关重要，因为敏感信息的收集和存储引发了道德问题。此外，管理和处理大型数据集需要大量的计算资源，从而导致可扩展性和成本问题 [3]。大数据代表着一种变革力量，正在重塑企业、政府和研究人员的运作方式。它为洞察和创新提供了前所未有的机会，但它
自己面对现实：基于LLM的两阶段策略，通过日志本地化配置错误
可配置的软件系统容易出现配置错误，从而对公司造成了重大损失。但是，由于庞大而复杂的配置空间，诊断这些错误是具有挑战性的。这些错误对经验丰富的维护者和新的最终用户都构成了重大挑战，尤其是那些无法访问软件系统源代码的挑战。鉴于大多数最终用户很容易访问日志，因此我们进行了一项初步研究，以概述利用日志在本地化配置错误中的挑战和机会。基于初步研究中获得的见解，我们提出了一种基于LLM的两阶段策略，以最终用户根据日志本地化根本原因配置属性。我们进一步实施了一个工具，LogConfiglocalizer与上述策略的设计保持一致，希望通过日志分析协助最终用户应对配置错误。据我们所知，这是基于大语言模型（LLMS）和日志的最终用户的根本原因配置属性的第一项工作。我们通过LogConfiglocalizer评估了有关Hadoop的拟议策略，并以99的平均准确性证明其效率。91％。 此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。 此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。 CCS概念91％。此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。CCS概念
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
AWS Builder Labs可帮助您学习云技能，并在AWS管理控制台中实践。在萨米特·赛义德
.NET在Amazon ECS和AWS Fargate .NET上的工作负载在AWS Lambda上的工作负载在VPC Amazon DynamoDB中从Lambda访问Internet-监视Amazon Dynampodb sizing amazon dynamodb crud crud活动，使用AWS CLI和SDKAMAMEN DYNALED BRINDER UNLESS，AMAKON DYTYBON and INDEX AMAZON DYTYBOR aMAKEN DYTAMED BRIND BRIGHT ARMOND BREAMES DYTAMOD BRIGHS ARMODB SERTOD BREAMED STREAD BREAMED; Application Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Observability - Monitoring and Troubleshooting Amazon Elastic File System (EFS) Performance Amazon VPC Networking Basics Analyze Big Data with Hadoop Application Front End Applied Machine Learning: Building Models for an Amazon Use Case Auditing Your Security with AWS Trusted Advisor Automate Application Testing Using AWS CodeBuild Automate Deployment Testing and Continuous Monitoring With AWS Tools Automated Video Editing with YOU as the 星星！Automating AWS Services with Scripting and the AWS CLI AWS Cloud Development Kit AWS Lab Tutorials - Flow Logs AWS Network Firewall for Ingress/Egress Traffic AWS Network Firewall Fundamentals AWS Storage Gateway: S3 File Gateway Setup, Configuration, and Monitoring AWS Tools for Windows PowerShell: Getting Started Becoming a 10X Developer Using Amazon CodeWhisperer Benchmarking Amazon EBS Volumes构建动态的对话机器人 - 第1部分构建动态对话机器人 - 第2部分使用Amazon Translate构建多语言通知系统，而Amazon Pinpoint使用生成AI
优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。
数据科学与人工智能硕士 (MSc)。
深入了解数据结构和数据操作。了解监督和无监督学习模型，包括线性回归、逻辑回归、聚类、降维、K-NN 和管道。使用 SciPy 包及其子包（包括 Integrate、Optimize、Statistics、IO 和 Weave）执行科学和技术计算。使用 NumPy 和 Scikit-Learn 获得数学计算方面的专业知识。掌握推荐引擎和时间序列建模的概念。理解机器学习的原理、算法和应用。了解人工智能在不同领域的各种用例中的应用，如客户服务、金融服务、医疗保健等。实现经典的人工智能技术，如搜索算法、神经网络和跟踪。学习如何应用人工智能技术解决问题，并解释当前人工智能技术的局限性。设计和构建自己的智能代理，并应用它们创建实际的人工智能项目，包括游戏、机器学习模型、逻辑约束满足问题、基于知识的系统、概率模型、代理决策功能等。了解 TensorFlow 的概念、主要功能、操作和执行管道。掌握卷积神经网络、循环神经网络、训练深度网络和高级接口等高级主题。使用 Tableau 分析数据并熟练构建交互式仪表板 了解 Hadoop 生态系统的不同组件，并学习使用 HBase、其架构和数据存储，了解 HBase 和 RDBMS 之间的区别，并使用 Hive 和 Impala 进行分区。了解 MapReduce 及其特性，并学习如何使用 Sqoop 和 Flume 提取数据。使用最流行的库 Python 的自然语言工具包 (NLTK) 了解自然语言处理的基础知识。
衡量城市内通勤和经济活动...
∗作者感谢Lirneasia组织提供访问Sri Lanka手机数据，尤其是Lirneasia高级研究经理Sriganesh Lokanathan。作者还感谢shibasaki的Ryosuke Shibasaki通过孟加拉国的手机数据导航，到Anisur Rahman和Takashi Hiramatsu，以获取DHUTS调查数据，以及孟加拉国国际增长中心（IGC）孟加拉国的数据。孟加拉国的手机数据由该项目的亚洲开发银行（A-8074REG：“在河流流域管理中应用遥感技术”），这是ADB与东京大学之间的一项联合计划。我们感谢Lauren Li，Akira Matsushita和Zhongyi Tang，他们提供了出色的研究帮助。We sincerely thank David Atkin, Alexander Bartik, Abhijit Banerjee, Sam Bazzi, Arnaud Costinot, Dave Donaldson, Esther Duflo, Gilles Duranton, Jean-benoît Eymeoud, Ed Glaeser, Seema Jayachandran, Sriganesh Lokanathan, Danaja Maldeniya, Melanie Morten, Ben Olken, Lirneasia BD4D团队的成员史蒂夫·雷丁（Steve Redding）和MIT，Lirneasia，Neudc 2016的MIT的研讨会参与者，哈佛城市发展小型会议，ADB城市发展与经济学会议，UEA 2019，NBER CIETS和全球经济会议，以进行建设性评论和反馈。我们感谢Dedunu Dhananjaya，Danaja Maldeniya，Laleema Senanayake，Nisansa de Silva和Thushan Dodanwala在斯里兰卡的Hadoop Code和GIS数据提供帮助。我们还感谢Darin Christensen和Thiemo Fetzer的R代码来计算Conley标准错误（http://www.trfetzer.com/使用r-to-to-to-to-estimate-spatial-spatial-hac-errors-per-per-per-conley/），我们在其中构建了我们的代码。我们非常感谢国际发展研究中心（IDRC）和魏斯基金（Weiss）数据分析的资金，以及国际增长中心（IGC）的资金，以分析孟加拉国数据。†哈佛大学。电子邮件：gkreindler@fas.harvard.edu‡波士顿大学。电子邮件：miyauchi@bu.edu
数据科学与分析硕士 数据科学与工程专业 姓名：__________________________________ Z#：__________________ 建议
ISM 6217 数据库管理系统 ISM 6404 商业分析和大数据简介 ISM 6405 高级商业分析 ISM 6555 社交媒体和网络分析 QMB 6303 使用 Excel 进行数据管理和分析 QMB 6603 管理人员数据分析 数据库和云计算 CDA 6132 多处理器架构 CEN 5086 云计算 COP 6726 数据库系统的新方向 COP 6731 数据库系统的理论和实施 ISM 6217 数据库管理系统 数据挖掘和机器学习 CAP 5615 神经网络简介 CAP 6315 社交网络和大数据分析 CAP 6546 生物信息学数据挖掘 CAP 6618 计算机视觉机器学习 CAP 6619 深度学习 CAP 6629 强化学习 CAP 6635 人工智能 CAP 6673 数据挖掘和机器学习 或 CAP 6778 高级数据挖掘和机器学习 CAP 6780 使用 Hadoop 的大数据分析 CAP 6807 计算广告和实时数据分析 CAP 6776 信息检索 CAP 6777 Web 挖掘 CEN 6405 计算机性能建模 ISM 6136 数据挖掘和预测分析 数据安全和隐私 CIS 6370 计算机数据安全 CTS 6319 网络安全：测量和数据分析 ISM 6328 信息保证和安全管理 MAD 5474 密码学和信息安全简介 MAD 6478 密码分析 PHY 6646 量子力学/计算 2 科学应用和建模 GIS 6028C 摄影测量和航空摄影解译 GIS 6032C LiDAR 遥感和应用 GIS 6061C Web GIS GIS 6112C 地理空间数据库 GIS 6127 高光谱遥感传感 GIS 6306 空间数据分析 PHY 6938 量子信息处理 PHZ 5156 计算物理学 PHZ 7609 数值相对论 社会数据科学 ANG 6090 高级人类学研究 1 ANG 6092 高级人类学研究 2 ANG 6486 人类学研究中的定量推理 CAP 6315 社会网络与大数据分析 COM 6316 定量通信研究 POS 6934 定量方法 POS 6736 政治学研究设计 SYA 6305 高级研究方法统计与数据应用研讨会