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用Corr12949a在气体收集管道中使用Corr12949a的氧气腐蚀控制
溶液CORR12949A在实验室的腐蚀性含氧条件下进行了广泛的测试和验证。一旦经过证明，操作员与Championx合作为现场试验做准备。安装了氧气分析仪，以允许直接测量氧气水平。在试验的每个阶段中，一开始就应用了1 mil膜的腐蚀抑制剂，然后连续使用Corr12949a。优惠券保留在系统中28-40天，直到阶段结束，此时将其去除并分析腐蚀速率。关键指标被选择在充满富含氧化的环境中跟踪内部腐蚀：
手册028：埋入地热的热分配管道
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了解预测处理管道中的机器学习模型
算法/应用绩效指标改进（％）随机梯度下降融合速度35小型批量处理训练效率48粒子群群优化参数搜索效率42遗传算法参数空间探索38自适应学习时间降低时间降低时间降低时间降低时间降低45适应性绩效绩效绩效绩效27型模型分析4型模型分析4应用风险评估47元学习方法验证效率51不确定性量化可靠性评估43
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
有效缓解数据漂移对机器学习管道的影响
尽管机器学习（ML）技术在现实世界应用中的成功越来越大，但随着时间的推移，它们的维护仍然具有挑战性。尤其是，由于训练和随着时间的推移（称为数据漂移）的培训和服务数据之间的显着变化，因此Deploy ML模型的预测准确性可能会遭受损失。传统数据漂移解决方案主要集中于检测漂移，然后重新训练ML模型，但不要辨别检测到的漂移是否对模型性能有害。在本文中，我们观察到并非所有数据漂移导致预测准确性下降。然后，我们引入了一种新的方法，用于识别服务数据分布的一部分，其中漂移可能对模型性能有害，我们的准确性较低（DDLA）将其称为数据分布。我们的方法，使用决策树，精确地指出了ML模型（尤其是黑框型号）中低临界区域的低调区域。通过关注这些DDLA，我们有效地评估了数据漂移对模型性能的影响，并在ML管道中做出明智的决策。与现有的数据漂移技术相反，我们仅在有害漂移的情况下对模型性能的有害漂移而提倡进行模型再培训。通过对各种数据集和模型进行广泛的实验评估，我们的发现表明，我们的方法显着提高了基准的成本效率，同时实现了可比的精度。
Hyppo：使用等价来优化探索机器学习中的管道
摘要 - 我们现在是Hyppo，这是一种新型系统，可优化探索机器学习中遇到的管道。Hyppo利用过去执行的工件的替代计算路径，以得出更好的执行计划，同时重复生产工件。添加替代计算引入了有关工作负载表示，系统体系结构和最佳执行计划生成的探索机器学习的新挑战。为此，我们提出了一种基于定向超图的新型工作负载代表，我们制定了将最佳执行计划作为搜索问题而不是定向的超图和选择文物以作为优化问题实现的问题的问题。彻底的实验评估表明，Hyppo的计划通常比非优化管道更快，更便宜的计划（最多两个阶数），并且比在实质性货物时，比艺术状况产生的计划更快且更便宜。最后，我们的评估表明，即使无法利用物质化，Hyppo也将成本降低3-4 ˆ。
国家成像设施（NIF）成像数据管道研究员
该职位为您提供了在成像数据分析领域开发独立的研究概况的机会，并且将是UQ节点的成像项目计划和数据分析研究活动不可或缺的一部分。角色报告给NIF昆士兰州节点Lena Oestreich的联合导演。这个角色为进一步发展您的专业知识提供了绝佳的机会，并在成像学科中建立了新兴的研究概况。
功能+数据流：指定数字孪生型机器学习管道的框架
数字双胞胎（DTS）用于物理系统的开发，以实现人工智能（AI），尤其是用于来自不同来源的综合数据或创建计算效果，减少尺寸的模型的数据。的确，即使在非常不同的应用程序域中，Twinning也采用了常见技术，例如使用混合数据（即来自基于物理学的模型和传感器）的模型订单降低和模型化（即数据）。尽管这种明显的普遍性，但当前的开发实践是临时的，使AI管道的设计用于数字孪晶复杂且耗时。在这里，我们建议函数+数据流（FDF），该域特异性语言（DSL）描述了DTS中的AI管道。FDF旨在促进数字双胞胎的设计和验证。特别是，FDF将功能视为一流的公民，从而有效地操纵了使用AI学习的模型。我们说明了FDF对两种混凝土用例的好处：预测结构的塑性应变并建模轴承的电磁行为。
智能 DevOps：利用人工智能彻底改变 CI/CD 管道和
软件开发中最明显的趋势给组织带来了巨大的压力，迫使他们快速生产出高质量的软件。由于 DevOps 高度重视自动化、协同和持续交付，因此可以将其视为当前软件开发方法的基础。尽管 CI/CD 管道变得更加复杂，并遇到了与之相关的实时决策，但您的工作仍然具有挑战性。本文旨在描述智能 DevOps，在 CI/CD 过程中应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 并改进软件交付生命周期。AI 可帮助 DevOps 团队避免重复任务，确定管道故障的原因，更好地控制资源使用情况，并提高管道效率。该研究讨论了 DevOps 流程的 AI 自动化的当前趋势以及采用前景和威胁，并提出了 DevOps 框架中的 AI。基于一组配对的低级案例和高级实验，本研究证明了智能 DevOps 在提高速度、提高稳定性和降低软件交付成本方面的有效性和能力。研究结果将为计划实施基于人工智能的增强/自动化 DevOps 实践的组织提供路线图，并为想要研究这一不断发展的领域未来发展的研究人员提供参考。