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SPWLA PDDA SIG第四届年度机器学习竞赛 - 加入挑战！
感谢加拿大ConocoPhillips，我们提供了一个丰富的井log数据集，其中有10条井（8井和2台测试井）的数百个裂缝。参与者将可以访问这些数据，并负责开发可以准确识别图像日志裂缝的机器学习模型。可以使用Jupyter笔记本草案来帮助您入门 - 它成功识别了一些骨折并提供了信心水平，为基础提供了坚实的基础。
神经科学家的人工神经网络：入门指南
人工神经网络 (ANN) 是机器学习中必不可少的工具，在神经科学领域引起了越来越多的关注。除了提供强大的数据分析技术外，ANN 还为神经科学家提供了一种新方法来构建复杂行为、异构神经活动和电路连接的模型，以及探索神经系统的优化，而这些是传统模型无法实现的。在这本教学入门书中，我们介绍了 ANN，并展示了它们如何被有效地应用于研究神经科学问题。我们首先讨论 ANN 的基本概念和方法。然后，我们将重点介绍如何将这个数学框架更贴近神经生物学，详细介绍如何定制 ANN 的分析、结构和学习，以更好地应对大脑研究中的各种挑战。为了帮助读者获得实践经验，这本入门书附有 PyTorch 和 Jupyter Notebook 中的教程式代码，涵盖主要主题。
量子计算与材料科学：将量子退火应用于材料结构分析的实用指南
使用量子计算机进行计算化学和材料科学将使我们能够解决传统计算机上难以解决的问题。在本文中，我们展示了如何使用量子退火器计算有缺陷的石墨烯结构的相对能量。这个简单的系统用于指导读者完成将化学结构（一组原子）和能量模型转换为可在量子退火器（一组量子位）上实现的表示所需的步骤。我们详细讨论了如何在模型中包含不同的能量贡献以及它们对最终结果的影响。用于在 D-Wave 量子退火器上运行模拟的代码以 Jupyter Notebook 的形式提供。本教程旨在为有兴趣运行其第一个量子退火模拟的计算化学家提供快速入门指南。本文概述的方法代表了模拟更复杂系统（例如固体溶液和无序系统）的基础。
使用深度学习的实时图像动画
该项目深入研究基于深度学习的图像动画，采用有条件的生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。在包含图像序列对的数据集上训练，这些模型将单个输入图像转换为连贯和新颖的动画，从而模拟自然运动和转换。使用TensorFlow在Jupyter Notebook环境中引入了交互式图像动画系统，以实现深度学习能力。利用OPENCV，FFMPEG，IMAGEIO，PIL和SCIKIT-IMAGE用于图像和视频处理，该系统将IPYTHON小部件结合在一起，用于增强用户交互。该技术在实时视频流中也起着至关重要的作用，提供动态的视觉内容而无需手动逐帧动画。该项目利用了深度学习的力量，以消除手动努力，为在不同领域的有效和现实的内容创建开辟了新的可能性。
注册。确定。导演N. 3492 / 2021 会计数据分配...
主题：根据地区中央采购机构的协议“为弗留利-威尼斯朱利亚大区政府供应个人电脑 [20PGR77]”，购买带显示器和扩展坞的笔记本电脑。批次 3 – 供应商 ITD Solutions SpA - 衍生 CIG：Z383446713 批次 4 – 供应商 RTI Infordata Spa - Principium Srl - 衍生 CIG：ZF2344682F 支出承诺 2,490.26 欧元（含增值税）。 CUP：F91E20001360002 当前协议：M3 - 7/2/7 - 3/21 (1504)
ECE 381-应用机器学习
学分和联系时间：3个学分，3个联系时间讲师：Tao Han博士，电子邮件：tao.han@njit.edu目录课程描述：本课程是为学生准备机器学习和人工智能的新环境。该课程由两个主要部分组成：1）基本应用机器学习技术，包括深度学习，回归，分类，卷积神经网络，生成的对抗性网络和模型压缩； 2）介绍Pytorch，Colab和Jupyter笔记本，并为学生提供开发和实施机器学习解决方案的实践经验。
可解释的AI（XAI）和大型语言模型（LLM）
➢这是一个欺骗深神经网络（DNN）的实验：在第二和第四张图像中，工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素，并更改了其余的所有内容，以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。（2014）从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门（Moosavi-Dezfooli等人。2017）最近的一个像素攻击，该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
安装 IBM Power 710 Express（8231-E1D 或 8268-...
参考信息. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 安装机架式和工厂机架式服务器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 安装机架式服务器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 设置控制台的支持信息 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 使用 Web 浏览器访问 ASMI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 在 PC 或笔记本电脑上设置 IP 地址 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Windows XP 和 Windows 2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Windows Vista . . ... ... . ...
- Windows 11 Home 64位-Intel Core Ultra 7 155h（24MB缓存）-35.6 cm（14“）
- Windows 11 Home 64 -bit -Intel Core Ultra 7 155H（24MB缓存）-35.6 cm（14“”） 35.6厘米（14英寸）Wuxga 1920 x 1200 OLED，Intel Arc图形，WLAN，网络摄像头，Windows 11 Home 64位Lenovo IdeaPad 5 Slim Notebook 14“ Intel Core ultra 7 16GB 1TB。产品类型：笔记本电脑，外形：clamshell。家庭处理器：Intel Core Ultra 7，处理器模型：155H。RAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。 总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。 集成的图形卡模型：Intel Arc图形。 产品颜色：灰色。 重量：1.46 kgRAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。 总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。 集成的图形卡模型：Intel Arc图形。 产品颜色：灰色。 重量：1.46 kgRAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。集成的图形卡模型：Intel Arc图形。产品颜色：灰色。重量：1.46 kg
使用 Python 进行人工智能编程
成功的软件开发人员需要知道如何将深度学习模型融入日常应用中。任何带有摄像头的设备都将使用图像分类、对象检测和人脸识别，所有这些都基于深度学习模型。在这个项目中，您将实现一个图像分类应用程序。此应用程序将在图像数据集上训练深度学习模型。然后它将使用训练后的模型对新图像进行分类。首先，您将在 Jupyter 笔记本中开发代码，以确保您的训练实施效果良好。然后，您将代码转换为 Python 应用程序，然后从系统的命令行运行该应用程序。