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从Lumi上的机器学习框架开始
•这是Microsoft开发的深速库和NVIDIA的Megatron-LM框架•DeepSpeed是Pytorch的开源深度学习优化库•Megatron-lm是用于训练大型变压器语言模型的框架
脱机模仿学习与各种反事实推理
在离线模仿学习（IL）中，代理商旨在学习最佳的专家行为政策，而无需其他在线环境互动。但是，在许多现实情况下，例如机器人操纵，脱机数据集是从次优行为中收集的，没有奖励。由于稀缺的专家数据，这些代理通常会简单地记住较差的轨迹，并且容易受到环境变化的影响，因此缺乏对新环境推广的能力。要自动生成高质量的专家数据并提高代理的概括能力，我们提出了一个名为ffline i的框架，即通过进行反事实推断，并使用c oferfactual数据a u摄量（oilca）。尤其是我们利用可识别的变异自动编码器来生成反事实样本以进行专家数据增强。我们理论上分析了生成的专家数据的影响和概括的改进。此外，我们进行了广泛的实验，以证明我们的方法在两个d eep m ind c introl s uite基准测试基准上的分布性能和c ausal w orld w orld w orld w orld w orld w orld w orld基准的表现显着超过了各种基准。
工程的人工智能和机器学习
在当今迅速发展的技术景观中，人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为各个领域工程师的必不可少的工具。本课程对专门针对工程应用的AI和ML技术进行了全面探索。参与者将深入研究基本原则，实际方法论和现实世界中的案例研究，使他们在工程项目中有效利用AI和ML所需的知识和技能。本课程采用理论讲座和实践演示的融合。由于本课程的跨学科性质，整个学科的参与者将能够参加，欣赏和增强他们的知识，以保持新兴的AI和ML技术。STC打算专注于以下域，但不限于：
知识表示和人类机器人互动领域知识的互动学习
本文介绍了在人机协作背景下代表，推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式，用于用不完整的comsense域知识来表示和理由，为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力，动作前提和效果的公理。此学习将主动探索，反应性动作执行和人类（口头）描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构，该机器人协助人类在室内域中。
MedTech午餐和学习计划
●通过虚拟建模和仿真加速产品开发●通过数字连续性轻松协作跨功能●毫不费力地通过为患者，现场和赞助商提供统一的平台来收集临床证据●计划，计划和计划和更有效地使用3D和智能的技术务必使用质量法规，并使用产品数据驱动的质量来划分，并划分质量。
经过验证的大学水平学习
健康证书： 美国红十字会救生员培训基础 - 1 学分 美国红十字会救生员培训讲师 - 1 学分 美国红十字会水上安全讲师 - 2 学分 美国红十字会急救非专业响应者 - 1 学分 美国红十字会紧急响应 - 最多 2 学分 美国红十字会/美国心脏协会标准急救 - 0.5 学分 美国红十字会/美国心脏心肺复苏术 (CPR) - 0.5 学分 美国红十字会/美国心脏高级急救 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏高级急救讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏 HIV/AIDS 讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏基础生命支持讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏基础心脏生命支持 (BCLS) 讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏高级心脏生命支持 (ACLS) 提供者认证 - 1 学分技术员 - 4 个学分 急救医疗技术员讲师 - 4.5 个学分 急救医疗技术员、护理人员 I - 5 个学分
机器学习模型，以预测...
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
从测试数百万台服务器中汲取的教训 - ...
协议骨化延迟了TLS 1.3多年的推出，并再次成为量词后加密术的推出的障碍。在最近对TLS服务器的大规模研究中，我们评估了Quantum关键协议的部署兼容性，发现了令人惊讶的结果和见解。值得注意的是，由于较大的钥匙尺寸，我们观察到了众所周知的客户端透明消息问题的方案骨化。我们相信，量词后证书将出现更多的惊喜，这使得部署比“转换的翻转”过渡更为复杂。在本演讲中，我们分享了研究的发现，并强调了早期测试以确定潜在的量化后移民挑战的重要性，而不是对可能出现问题的假设做出假设。我们介绍管理Quantum PKI实现后的复杂性时可能出现的细微部署复杂性和操作问题，特别是对于最终用户连接稳定性。通过提供实用的见解，我们希望为量词后时代的更平稳转变做出贡献，增强了加密性的能力，并增强了Web PKI作为副产品的可靠性。
