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台式：基准测试多代理增强学习
多代理增强学习（MARL）的领域目前正面临可重复性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用尖端的增强学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是第一个MARL培训库创建的，目的是在不同的算法，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能，并保持最新的信息，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统的配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行com-plex基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
台式：基准测试多代理增强学习
多机构增强学习（MARL）的领域目前正面临生产性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用了尖端的加固学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是创建的第一个MARL培训库，目的是在不同的al-gorithm，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能并维护最先进的实现，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行复杂的基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
Daniele Mos
Machine Learning Engineer Sep 2021 ‑ Sep 2023 • Product worked on: Digital eye‑ware measurement software and Glasses and Lenses showcase app • Responsibilities: Data handling from partner data provider Data tagging for facial measurements and data formatting Use pre‑trained models for head detection and feature extraction (OpenVino) Train and evaluate models for lenses segmentation Integrate trained models into the multi‑platform QT‑based client Zeiss，Optiswiss，Seiko和许多更多的应用程序，以便在低功率嵌入式硬件上运行，以在C ++和QT框架中为镜头和眼镜构建光学的应用程序，用于精工设计后端功能和QT框架，基于Google Analytics服务Suite Suite和工具：PIYTH，C++++++++++++py，py+++ TensorFlow，Cuda，Tensorboard，Numpy，Matplotlib
Hanlin“ Asher” Mai-伊利诺伊大学Urbana -ChampaignHanlin“ Asher” Mai-伊利诺伊大学Urbana -Champaign
Rivian Automotive, Inc. Jan – Aug 2023 Machine Learning Intern Champaign, IL • Added new capabilities to optimize real-time image processing in Advanced Driver-Assistance System (ADAS) models • Generated random neural network test cases with respective inputs and outputs using PyTorch • Built end-to-end testing pipeline with Gitlab CI/CD on various deep-learning Models for Rivian hardware platform Synchrony Financial May 2021年至2021年12月，新兴技术实习生 - 信贷创新团队冠军••分析积极的信贷线增加策略，并使用python迁移策略以迁移到企业数据上•验证该策略在迁移之前和之后通过运行模拟和测试研究项目卷积的神经网络和量化fpga for fpga for flun of 202222222222222222年度验证策略相同国家超级计算申请中心
Brian McMinn
软件：Matlab，Mathematica，Python（Pytorch，Sci-Kit学习等。), Klayout, Altium (PCB Design), CADENCE, Virtuoso, PSPICE, HTML/JavaScript, Autodesk Inventor & Fusion, Office Suite, GIMP 2 photo editing, Protools, Audacity, Adobe Audition, Linux Hardware: Arduinos and microcontrollers, electron beam lithography, atomic layer deposition, electron microscopy, molecular beam外在际，反应离子蚀刻，电子束蒸发，示波器，矢量网络分析仪，锁定放大器，低温测量器，低温测量，无线电广播电子，Bruker NMR，Stepper Motor System，其他：研究组织，研究组织，项目管理，项目管理，技术管理，技术演示，技术思维，数学思维，团队研究和行业体验，迪安的迪安级PHD培训部门的培养基，培训部门 - 培养工具 - 布鲁克林，纽约顾问：托马斯·马赛塔（Thomas Marzetta），博士
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。
![arXiv:2407.00463v5 [cs.LG] 2024 年 10 月 16 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\12856d7a142f40865979189482e85d42f6a54b1a.webp)
arXiv:2407.00463v5 [cs.LG] 2024 年 10 月 16 日
SpeechBrain 1 是一个基于 PyTorch 的开源对话式 AI 工具包，特别专注于语音处理任务，例如语音识别、语音增强、说话人识别、文本转语音等。它通过发布预训练模型以及训练它们所需的完整代码和算法“配方”，提高了透明度和可复制性。本文介绍了 SpeechBrain 1.0，这是该工具包发展的一个重要里程碑，现在它有超过 200 种语音、音频和语言处理任务配方，以及 Hugging Face 上提供的 100 多个模型。SpeechBrain 1.0 引入了新技术来支持多种学习模式、大型语言模型 (LLM) 集成和高级解码策略，以及新颖的模型、任务和模式。它还包括一个新的基准存储库，为研究人员提供了一个统一的平台来评估跨不同任务的模型。关键词：对话式 AI、开源、语音处理、深度学习。
Abasa Abarweb Garware College，Pune。 div>
单元3：知识表示10 3.1表示和映射3.2知识表示方法3.3知识表示方法3.4命题逻辑3.5谓词逻辑3.6逻辑3.6在逻辑3.7转换WFF中从WFF表单3.8分别为3.8的第3.8条款3.8向前3.9向前3.9向前3.9向后链和向后的链条搜索3.11 pressing 4：cpss presting 4：cssp和Game pripaint of 12 4.1约束4.1限制了满足。 CSP 4.1.3本地搜索CSP 4.1.4 CSP 4.2 Minimax搜索过程的结构4.3添加alpha-beta临界值4.4不确定性推理4.4.1基本概率公理4.4.2 Baye的规则4.4.4 Baysian分类4.4.3 Baye 4.4.3 Baye 4.4 Scikit-Learn 5.5 OpenCV
频道EEG -EPVIZ
头皮脑电图（EEG）是研究实时神经现象的最流行的非侵入性方式之一。虽然传统的脑电图研究集中在识别群体级统计效应上，但机器学习的兴起促使计算神经科学的转变向时空预测分析。我们介绍了一种新颖的开源查看器脑电图预测器（EPVIZ），以帮助研究人员开发，验证和报告其预测性建模输出。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。 除了查看和操纵脑电图数据之外，EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型，将其应用于脑电图功能，并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。 这些结果可以作为高分辨率图像保存，以用于手稿和演示文稿。 EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化，基本数据统计数据的计算和注释编辑。 最后，我们包括一个内置的EDF匿名模块，以促进临床数据的共享。 在一起，EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。 我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。除了查看和操纵脑电图数据之外，EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型，将其应用于脑电图功能，并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。这些结果可以作为高分辨率图像保存，以用于手稿和演示文稿。EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化，基本数据统计数据的计算和注释编辑。最后，我们包括一个内置的EDF匿名模块，以促进临床数据的共享。在一起，EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。