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Kafka-ML：将数据流与 ML/AI 框架连接起来
摘要 — 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 依赖数据源通过其算法进行训练、改进和预测。随着数字革命和物联网等当前范式的发展，这些信息正在从静态数据转变为连续数据流。然而，目前使用的大多数 ML/AI 框架都没有为这场革命做好充分准备。在本文中，我们提出了 Kafka-ML，这是一个开源框架，可通过数据流 (Apache Kafka) 管理 TensorFlow ML/AI 管道。Kafka-ML 提供了一个可访问且用户友好的 Web 用户界面，用户可以轻松定义 ML 模型，然后对其进行训练、评估和部署以进行推理。Kafka-ML 本身及其部署的组件完全通过容器化技术进行管理，从而确保其可移植性和易于分发性以及容错性和高可用性等其他特性。最后，引入了一种管理和重用数据流的新方法，这可能导致（不）使用数据存储和文件系统。
完整的堆栈Web开发人员雅典（希腊）
•计算机科学，软件工程，信息技术或相关领域的硕士学位•5年以上的经验设计，构建和操作Web应用程序•了解不同体系结构的模式，例如微服务，基于事件的体系结构和云上的编程•在云上进行动作经验•前端编程语言和诸如Nextjs，angularjs，angularjs，angularjs extramess和backss and backs和backss和hydsy•thempers• RUST和MICREVICES架构模式•在不同数据库技术等不同数据库技术中的专业知识，例如SQL Server，Oracle，MySQL，NOSQL MongoDB等•具有IaaAS解决方案（例如Google Cloud Platform，AWS，MS Azure）的经验。等。•消息经纪技术（KAFKA，MQTT），REST API，WESTOCKECT或GraphQL开发的经验•具有Terraform，Docker和Kubernetes的经验•与SAP或其他CRM，ERM等企业软件的集成经验。•在建造，部署和运营的经验高度可用（> 99.9％）应用程序•最新的行业最佳实践和技术，新的和新兴的新兴•自组织，以解决方案为导向的，具有主动性的促进性，交流团队•英语
SEBD：一种流式演进机器人检测框架，应用 PAC 学习方法来保持准确性和置信度
摘要：一个简单的监督学习模型可以根据之前的学习过程从训练数据中预测一个类别。可以通过评估措施获得对这种模型的信任，这些措施可确保不同类别的预测结果中误分类错误更少。这可以应用于使用训练有素的数据集的监督学习，该数据集涵盖不同的数据点并且没有不平衡问题。当将半监督学习方法与动态数据流（例如社交网络数据）相结合时，这项任务具有挑战性。在本文中，我们为 Twitter 提出了一种基于流的进化机器人检测 (SEBD) 框架，该框架使用深度图神经网络。我们的 SEBD 框架是基于使用同伴链接和个人资料特征的多视图图注意力网络设计的。它集成了 Apache Kafka 以启用 Twitter API 流并在处理后预测帐户类型。我们使用可能近似正确 (PAC) 学习框架来评估 SEBD 的结果。我们的目标是保持框架的准确性和置信度，以便以较低的误分类错误率成功学习。我们使用测试保留、机器学习分类器、基准数据和基线工具通过跨域评估评估了我们的框架结果。总体结果表明，SEBD 能够以基于流的方式成功识别机器人账户。使用保留和随机森林分类器的交叉验证，SEBD 的准确度得分为 0.97，AUC 得分为 0.98。我们的结果表明，机器人账户在 Twitter 上的主题标签中参与度很高。
人工智能与文学
- 弗朗茨·卡夫卡，《在流放地》 安德鲁·派珀教授 办公室：Rm 484, 680 Sherbrooke 电话：514-398-4400 x094504 电子邮件：andrew.piper@mcgill.ca 办公时间：每周三下午 2 点至 3 点 课程描述 语言的自动化处理如何影响我们对文学的理解？人工智能能向我们揭示哪些关于人类创造性表达的本质？ 从机器学习实验到当代人工智能生成的文本，本课程将带您了解数据和自动化如何改变我们研究文学和创意写作的方式。 每周都会将文学理论的基础作品与文学分析的新计算方法相结合。在此过程中，我们将探讨以下基础问题：人类为什么讲故事？人物有什么用？我们如何探索文学空间？我们将使用数据科学的前沿方法，包括自然语言处理、机器学习、社交网络分析和地理信息系统。本课程将以一系列使用新的公开 AI 文本生成工具的实验作为结束。阅读材料所有阅读材料都可通过 MyCourses 或课程大纲中的链接获取每周作业第 1 周 08.31 课程介绍第 2 周 09.05 劳动节假期 09.07 从文本到数字
CV Halvor的
halvorødegårdteigen是后端开发人员，重点关注DevOps。他的学术背景具有稳固的学术背景，并拥有NTNU的控制论和机器人学硕士学位。通过他在Statens Vegvesen和Statnett的订婚，他表现出了熟练的熟练程度，并获得了跨学科自主团队的团队负责人，Scrum Master和Developer的经验，并具有敏捷的开发方法。Halvor致力于持续增长，并在几项认证和课程上投入了时间。他在数个测试区域获得了iSTQB认证，卡夫卡（Kafka）通过汇合处获得了认可，并在Java，Kotlin和AWS上完成了课程。拥有将近三年的开发人员经验，他现在担任Statnett的支持团队中的团队负责人和Java后端开发人员。在这里，他开发了应用程序和框架，以简化事件驱动系统的质量保证。Halvor在使用临时OpenShift环境的CI/CD管道中的自动集成和价值链测试的解决方案的开发中也具有不可或缺的作用。他以前曾在Statens Vegvesen的测试数据团队中担任开发人员，在那里他使用Python生成合成测试数据和Java来开发用于测试数据管理的应用程序。该项目进一步揭示了要求Halvor在分析和生成合成数据进行测试的中央客户服务中承担责任的需求和潜力。作为一个人，Halvor随和，渴望学习“一切都可以学习”。他表现出了承担责任和所有权所有权的能力，并致力于在事后获得他可以为之骄傲的工作。他与自己专业领域内外的最新技术保持最新状态，并且他的广泛经验使他能够与不同的个性合作，并从跨学科的角度为整体解决方案做出了贡献。
九年级
建议学生制定一个一致的学习时间表，在为期四周的学习计划中每天都遵循该时间表。有规律的结构可以帮助更容易地遵循每日和每周的活动并增强家庭学习。例如，学生每天可能先吃早餐并做一些运动，然后再开始第一节课。家庭正在平衡家庭学习与许多其他优先事项，因此他们选择的时间表应该有助于提高学生的学习能力，同时也能满足家庭的需求。在建立一致的日常活动时，家庭应该寻求学校的帮助，并考虑哪些科目可能需要为学生提供更多支持，同时平衡家庭学习与其他家庭优先事项。以下示例时间表是一个起点。家庭应该调整时间表以满足学生的需求，同时考虑到自己的空闲时间，以便在必要时帮助促进学习。每日签到每天在适合您家庭的时间与您的学生联系。例如，您可能希望每天简短地签到几次，或者在早上或晚上只签到一次较长的时间。这段时间的目标是让学生回忆和反思他们在白天学到了什么。利用签到时间通过以下问题引发对话： • 您是否能够完成所有指定的活动？ • 您今天学习/练习/阅读了什么？ • 哪些内容对您来说简单或具有挑战性？ • 您有问题要问老师吗？ 还可以利用这段时间根据需要与学生的老师沟通，向他们发送学生作业的副本或图片，或分享有关学生学习进度的信息。 每日精选阅读 建议每天进行三十分钟的精选阅读。学生选择任何类型的文本或主题（经监护人批准）。学生可以从家里选择一本书，也可以考虑以下书名： • 简·奥斯汀的《爱玛》（小说） • 查尔斯·狄更斯的《远大前程》（小说） • 奥斯卡·王尔德的《不可儿戏》（戏剧） • 路易莎·梅·奥尔科特的《小妇人》（小说） • 弗朗茨·卡夫卡的《变形记》（小说） • 威廉·莎士比亚的《奥赛罗》（戏剧） • 洛林·汉斯伯里的《阳光下的葡萄干》（戏剧） 鼓励护理人员与学生谈论他们所读的内容： • 问问你的学生：你从这本书中学到了什么新东西？ • 让你的学生画出他们从这本书中学到的东西。 • 让你的学生写关于这本书的文章或回答提示。 • 让你的学生与家人或朋友谈论这本书。