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职位描述：项目助理 - 使用计算机视觉的2D零件检查
精通Python和计算机视觉库，例如OpenCV，TensorFlow或Pytorch。图像处理技术和机器学习算法的经验。相机校准，原型制作和单板计算机（SBC）的知识。
Andrey A. Podlesnyak在FY24机器学习中发表的论文...
软件包提供了简化的接口，以应用神经普通微分方程（节点）和神经控制的微分方程（NCDES）到多变量时间序列。模型对具有不规则样本间隔的数据是可靠的。与传统的LSTM或RNN相比，节点和NCDE是连续的时间模型。此外，此软件包还提供了构建和适合潜在vae-ncdes的界面，这是一种新技术，利用过去在潜在神经的常规微分方程上进行工作，以实现稳定的时间序列预测，并预测噪声测量。vae-ncde是一种生成时间序列模型，可概率多元时间序列预测。github：https：//code.ornl.gov/aires/aires-node doe代码：https：//doi.org/10.11578/dc.20240124.2 Minnervva linter httpps https https：//github.com/github.com/github.com/minnervva/minnervva/torrions in nontions in nontimations in nontimity in n ins prostion intery nistorts pytins pyertors 代码。它与测试工具（仍处于最终确定步骤中）相结合，该工具使用一系列参数测试Pytorch函数，以确定任何非确定性函数对特定输入的灵敏度，并验证Pytorch重复性文档是否正确，以适用于软件堆栈版本的任何组合以及各种硬件资源的任何组合。测试工具首先在其Alpha版本中使用，该论文最近提交给SC24正确性研讨会：https：//arxiv.org/abs/2408.05148。可以在此处找到包含所有复制SC24纸所需的代码和数据的存储库：
text2Video：来自文本提示的AI驱动视频综合
Pytorch，Pytorch Lightning和OpenCV。在此过程中提取了输入文本中的上下文信息，然后将信息转换为视觉组件。这项工作的主要目标是研究如何将语言和视觉线索组合在一起，以制作精确传达文本材料的电影，同时还可以显示风格的细节。该系统的关键组成部分，样式传输使当前的视觉样式采用了生产的视频，从而产生了令人惊叹的结果，以示例创意美学。该系统旨在通过各种样式证明其方法论在视频制作中的有效性，从而展示创新和定制的可能性。这项工作有助于随着人工智能和多媒体继续融合内容的融合，从而有助于不断变化的环境，这是通过对语言和视觉之间的相互作用所带来的机会来融合的。这项研究通过展示文本到视频生产的功能与样式转移的能力，强调了AI驱动的多媒体合成的游戏可能性不断变化的可能性。
“BIG IRON” AI 系统 MIKE HOUSTON，AI 系统副总裁兼首席架构师 | 2022 年 2 月 28 日
BERT 使用 Pytorch 进行预训练吞吐量，包括（2/3）第 1 阶段和（1/3）第 2 阶段 | 第 1 阶段 Seq Len = 128，第 2 阶段 Seq Len = 512 V100：使用 FP32 精度的 8xV100 的 DGX-1 服务器 A100：使用 TF32 精度的 8xA100 的 DGX A100 服务器 |
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{ Computer Science: Programming (Python, C++, C, Matlab, Verilog, Assembly, Perl, TCL, Julia, GO), Machine Learning (Pytorch, Tensorflow, JAX, Pytorch3d, Pytorch Geometric), Data Structures & Algorithms, Operating System, Natural Language Processing, Computer Vision, Convex Optimization, Meta Learning, Reinforcement Learning, Convex Optimization, Advanced ML Theories & Techniques, Others (Bash, Git, Linux) { Robotics: Dynamics & Simulation, Computer Vision (traditional geometric-based & learning-based), Locomotion, Linear & Nonlinear Control (PID, Feedback Linearization, LTI, Optimal Control, etc), Localization, Mapping, Motion Planning, Navigation, Manipulators, ROS, worked with KUKA, Franka manipulator武器，模拟器（Guazebo，Mujoco，V-Rep，Gym）{数学：微积分，线性代数，ODE，ODE，数值分析，概率和统计，一阶逻辑，拓扑，拓扑，物理和工程：控制系统，控制系统，动态，经典和量子和量子，电力和磁性，结构和材料，机构，型号，差异， drigus＆dift>
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Languages C++, Python, CUDA, C, Java, Scala, Bash Graphics Mitsuba, PBRT, OptiX, Houdini, Blender, RenderMan, OpenGL, GLSL, Unity, RSL, Katana, Nuke, Maya Others Git, Pytorch, Visual Studio, Matlab, Mathematica, Photoshop, L A TEX, Microsoft官员，Windows，Linux，MacOS
实习机会：用于大脑数据的机器学习
资格：•目前在生物医学工程，计算机科学，电气工程或相关领域的学士学位，硕士学位，计划中注册。•对机器学习概念（DNN，GNN，Transformer）和算法的强烈了解。•熟悉大脑数据和机器学习框架（例如Tensorflow，Pytorch）。•出色的解决问题的技能和强大的分析心态。•能够至少两个学期
生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本
dilshan -UOM CSE职业日
语言：Python，Java，C，C ++，JavaScript技术领域：深度学习，强化学习，自然语言处理，完整的堆栈开发数据库：MySQL，Sqlite，Sqlite，MongoDB，MongoDB，PostgreSQL工具和服务： django，react，node.js
SWE 简历 2024 - Zach Gillette
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