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Oracle Machine Learning 让 AI/ML 变得简单
以下内容旨在概述我们的总体产品方向。它仅供参考，不得纳入任何合同。它不是提供任何材料、代码或功能的承诺，不应作为购买决策的依据。Oracle 产品中描述的任何特性或功能的开发、发布、时间和定价可能会发生变化，并由 Oracle Corporation 自行决定。
在幼儿教育中实施基于机器学习的Google Tochable Machine
摘要：现代教育在很大程度上取决于教育技术，该技术为学生提供了独特的学习经验并增强了学习能力。在教育中使用技术已经存在了很长时间。，与其他教育水平相比，在早期教育中将数字学习的融合到了最新的趋势。因此，迫切需要设计，实施和研究幼儿教育的特定方法和资源。如今，AI和ML是信息技术领域最有希望的应用领域之一，在该领域，潜在的应用广度实际上是无限的研究人员，而科学家目前对在教育中应用机器学习特别感兴趣，这是我们工作的主要重点。在课堂上使用AI和机器学习（ML）是本研究的重点。由Google Tochable Machines提供了一套易于使用的分类作业工具，由卷积神经网络提供支持（CNN。即使是低端移动设备也可以运行教授的机器学习模型，即使使用这些设备也可以使用应用程序。
AI EVM - 使用机器学习的电子投票机
人脸识别是一种同步人脸特征的生物识别安全技术。使用人脸识别技术有助于选民验证。Haar Cascade 方法用于人脸识别，在本建议的系统中，该方法使用 Haar-Like 特征来协调人脸。对象检测算法称为 Haar Cascade。建议的方法有三个确认级别。第一个确认用户 ID，第二个要求输入选民卡号。如果选民成功完成前两个确认级别，他们将进入下一级检查。利用面部识别是第三级验证的一部分。这是确定选民是否真实的最低安全级别。
数控机床中的机器学习和人工智能，综述
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表了计算机科学和数据处理系统的重要发展，可用于增强几乎所有技术支持的服务、产品和工业应用。人工智能和计算机科学的一个子领域称为机器学习，其专注于使用数据和算法来模拟机器的学习过程并提高系统的准确性。机器学习系统可应用于 CNC 机床的切削力和切削刀具磨损预测，以延长加工操作期间的切削刀具寿命。可以使用先进的机器学习系统获得 CNC 加工操作的优化加工参数，以提高零件制造过程的效率。此外，可以使用先进的机器学习系统预测和改进加工部件的表面质量，以提高加工零件的质量。为了分析和最小化 CNC 加工操作期间的功耗，机器学习被应用于 CNC 机床能耗的预测技术。本文回顾了机器学习和人工智能系统在数控机床中的应用，并推荐了未来的研究工作，以概述当前在数控加工过程中机器学习和人工智能方法的研究。因此，可以通过回顾和分析已发表论文中的最新成果来推动研究领域的发展，从而为人工智能和机器学习在数控机床中的应用提供创新的概念和方法。
Quantum计算，机器学习和Quantum机器学习在UIO
Jane Kim（MSU），Julie Butler（MSU），Patrick Cook（MSU），Danny Jamooa（MSU），Daniel Bazin（MSU），Dean Lee（MSU），Witek Nazarewicz（MSU） UITO College），Evdenen（Uitinonen（Uitinonen（Uitinon）（Uitinon（Uitinonen（Uitili））（Uitali（Uitali）（Uitili））分析），Bryce Fore（ANL），Alessandro Lovato（ANL），Stefano Gandolfi（Lanl），Francesco Pederiva（Unitn）和Giuseppe Carleo（EPFL）。Niyaz Beysengulov和Johannes Pollanen（MSU实验）； Zachary Stewart，Jared Weidman和Angela Wilson（MSU量子化学，MSU）Jonas Flaten，Oskar，Leinonen，ChristopherLinderälv，ØyvindSigmundsonSchøyen，Stian Dysthe Bilek和HåkonemilKristiansen（Uio）。Marianne Bathen，David Gongarra，Lasse Vines和Justin Wells（实验（UIO））。 那些被遗忘的人的借口。Marianne Bathen，David Gongarra，Lasse Vines和Justin Wells（实验（UIO））。那些被遗忘的人的借口。
Qudit机器学习
摘要我们对一个简单的 d 级系统 (qudit) 的学习能力进行了全面的研究。我们的研究专门针对使用真实数据库（特别是 Iris、乳腺癌和 MNIST 数据集）的分类任务。我们探索了度量学习框架中的各种学习模型以及不同的编码策略。具体来说，我们采用数据重新上传技术和最大正交状态来容纳低维系统中的输入数据。我们的研究结果揭示了最佳策略，表明当输入特征数据的维度和类别数量不明显大于 qudit 的维度时，我们的结果与最佳经典模型相比显示出良好的可比性。即使对于维度 d < 5 并使用具有几层（L = 1、2）的算法的小型量子系统，这种趋势也是如此。但是，对于 MNIST 等高维数据，我们采用一种混合方法，即通过卷积神经网络进行降维。在这种情况下，我们观察到小型量子系统经常充当瓶颈，导致与经典系统相比准确性较低。
MIL-Q-9858A | 支柱机
1.范围 II 适用性。本规范适用于项目规范、合同或订单中引用的所有供货商（包括设备、系统和设备）或服务。1.1 合同意图。本规范要求承包商制定质量计划，以确保符合合同要求。用于实施该规范的计划和程序应由承包商制定。质量计划（包括程序、流程和产品）应形成文件，并接受政府代表的审查。当承包商的程序未达到其目标时，质量计划可受到政府代表的否决。政府可自行选择就承包商的质量计划的可接受性发出临时通知。 1.总则……应根据本合同要求，制定并实施有效、经济的质量计划，并与承包商的其他行政和技术计划保持一致。计划的设计应以对生产技术和制造方面以及相关工程设计和材料的考虑为基础。该计划应确保合同履行的所有领域都具有足够的质量；例如，设计、开发、制造、加工、装配；检查、测试、维护、包装、制造和安装。
计算机：一台神奇的机器
单个中央设备，称为集线器。集线器可以是计算机集线器，有时也可以是交换机。集线器控制此网络的功能。任何需要从一台计算机传输到另一台计算机的信息都必须通过中央集线器。这种类型的网络很容易设置，但如果中央连接点发生故障，整个网络就会停止工作。但是，当电缆发生故障时，只有一台计算机会受到影响，而不会影响整个网络。