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Ashish Jaiswal博士
12/2023德克萨斯大学阿灵顿分校的研究生研究助理，美国德克萨斯州阿灵顿，美国08/2020∂建立了一种机器学习工具，以检测脊髓受伤的受试者的认知疲劳（CF），同时使用日常任务，同时使用多模式的可穿戴能力传感器（ECG，EDA，EDA，EDA，EEG，EEG，EEG，EGB）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（eg）（EGB）（EGB）（Refyb）。通过fMRI扫描中的脑损伤患者（TBI）中的认知疲劳（CF）应用深度学习技术。∂使用计算机视觉和机器学习开发了自动化评估系统（ATEC），以通过视频中的人类活动识别和分类来评估儿童在临床上批准的身体运动/任务时通过人类活动识别和分类进行评估。应用自我监督的学习技术来提高整体表现。Python Pytorch计算机视觉深度学习可穿戴传感器自我监督学习
使用MicroTVM
摘要 - 在过去的几年中，越来越多的AI应用程序应用于边缘设备。但是，由数据科学家培训的具有机器学习框架的模型，例如Pytorch或TensorFlow，无法在边缘无缝执行。在本文中，我们开发了一个端到端代码生成器，使用MicrotVM（机器学习编译器框架扩展程序扩展）解决裸机设备上的推理的后端，将预训练的模型解析为C源库。一个分析表明，具有通用模块化加速器（UMA）界面的专用计算密集型运算符可以轻松地向专用加速器进行流动，而其他则在CPU核心中处理。通过使用提前C运行时自动生成的自动生成，我们在ARM Cortex M4F核心上进行了手势识别实验。索引项 - TVM，MicroTVM，模型部署，BYOC，UMA
yastn：另一个对称张量网络
我们提出了一个用于量子多体模拟的开源张量网络python库。的核心是一种Abelian对称张量，以稀疏的块结构实现，该结构由密集的多维阵列后端的逻辑层管理。这是在矩阵prod-uct状态下运行的高级张量网络算法和预测的纠缠对状态的基础。诸如Pytorch之类的适当后端，可以直接访问自动分化（AD），以实现GPU和其他支持的加速器的成本功能梯度计算和执行。我们在具有无限投影纠缠状态的模拟中显示了库的表现，例如通过Image nime time Evolution通过AD找到基态，并模拟Hubbard模型的热状态。对于这些具有挑战性的示例，我们识别并量化了由对称调整器实现利用的数值优势来源。
PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch
ESE3060深度学习：动手简介
1了解机器学习的各种情况以及深度学习如何帮助应对相应的挑战。2a使用Pytorch编程训练深神经体系结构的能力。2a 2a在培训大型模型3时，根据问题和数据2C的能力识别适当的神经体系结构的能力2C能够纳入社会和经济考虑的能力。3表明能够从广泛的科学和工程学科中向学生传达深度学习设计和功能4技术和实验，分析和解释数据，并使用工程判断来得出结论。 7理解并使用开源代码来执行动手实验室和基于团队的项目2a在培训大型模型3时，根据问题和数据2C的能力识别适当的神经体系结构的能力2C能够纳入社会和经济考虑的能力。3表明能够从广泛的科学和工程学科中向学生传达深度学习设计和功能4技术和实验，分析和解释数据，并使用工程判断来得出结论。7理解并使用开源代码来执行动手实验室和基于团队的项目
职位名称：AI科学家/高级AI科学家
1）机器学习/模式识别、计算机视觉、计算机科学或相关领域的博士/硕士/学士学位。 2）在算法设计和实现以及使用C/C++/Python/Java等编程语言方面具有丰富的经验和出色的技能。熟悉Pytorch/Caffe/Tensorflow/MXnet，具有从算法研究到建模、数据准备、测试、评估和现场环境实施的完整开发周期经验。 3）强大的分析和战略思维能力，能够处理大局和关键的技术决策 4）具有很强的跟踪最新技术发展和为商业应用实施尖端算法的能力。 5）良好的沟通能力，积极主动的态度，对新技术和想法充满热情。具有UI设计能力也是有利的。 6）在算法和ML/DL/计算机视觉研发的国际竞赛中发表过论文或获得过奖项的人将优先考虑。
混合模式教师发展计划...
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。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来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。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。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。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。使用Python/Matlab的动手会话。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。
人工智能的未来是混合的
4.2 软件和模型效率 Qualcomm AI Stack 旨在帮助开发者只需编写一次，即可在我们的硬件上随处运行 AI 负载。Qualcomm AI Stack 从上到下支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 Keras 等热门 AI 框架，以及 TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、ONNX 运行时等运行时。此外，它还包括推理软件开发工具包 (SDK)，例如我们广受欢迎的 Qualcomm® 神经处理 SDK，提供 Android、Linux 和 Windows 版本。我们的开发者库和服务支持最新的编程语言、虚拟平台和编译器。在较低层次上，我们的系统软件包括基本的实时操作系统 (RTOS)、系统接口和驱动程序。我们还在不同的产品线中提供丰富的操作系统支持，包括 Android、Windows、Linux 和 QNX，以及 Prometheus、Kubernetes 和 Docker 等部署和监控基础设施。
在Python中使用流量进行有效的细胞仪分析，可与其他单细胞工具相互互操作
聚类结果存储在一个支持跨语言HDF5功能的Mudata对象中，并具有两个不同的ANNDATA对象，代表了两个不同的ENT模式：细胞数据和群集数据（Bredikhin等人。2022）。Anndata本身提供了稀疏的数据支持，懒惰操作，Pytorch界面，并且本质上与SCVERSER相关，这提供了单细胞OMIC工具的广泛生态系统。此互操作性延伸到Cite-Seq数据，其中流量可用于聚集蛋白质组学数据并与Totalvi等工具无缝集成（Gayoso等人。2021）。最重要的是，SOM聚类也已用于空间蛋白质组学中，以高度多重的组织成像数据（Liu等人。2023），强调了流量实施的许多用例。