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Shi-Xin Zhang（张士欣） - refraction-ray
• 量子算法与应用：项目负责人/研究科学家领导一小群优秀人才专注于近期量子算法和量子模拟方案的研究、分析和设计。还与金融/生物/能源/材料/IT 领域的顶级商业伙伴合作，探索具有潜在量子优势的行业解决方案。• 量子软件研发：项目负责人/软件创建者/平台架构师/核心作者和维护者创建并开发了一个高性能开源且功能齐全的量子软件框架：TensorCircuit。该软件由先进的张量网络引擎驱动，并直接建立在机器学习框架之上：TensorFlow、PyTorch 和 Jax，旨在统一量子编程。
OpenAI API食谱
我相信亨利已经熟练地构建了OpenAI API食谱。，但我知道他可以并且会在我第一次了解这个项目时可以并且会。从亨利和我第一次见面的那一天起，我就认识到他令人印象深刻的技术专长和沟通技巧。因此，我为全球企业（包括汇丰银行）和在线教育平台（包括Coursera）的全球企业网络（包括Coursera）介入了他的专业发展和教育计划。他精通SQL，Python，Spark，Qlik Sense和Tensorflow等工具，再加上他对金融服务，零售和电信中的大数据分析的实践知识，他对AI和机器学习的强调以及他的传播能力的强调，他的交流能力简单地使他成为创建此指南的理想作者。
I.MX机器学习用户指南I.MX机器学习用户指南
•RUY矩阵乘法库已启用（tflite_enable_ruy = on）。ruy矩阵乘法库与eigen和gemlowp的内核相比提供了更好的性能。• XNNPACK Delegate support ( TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On ) • External Delegate support ( TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On ) • (i.MX 95) GPU Delegate support ( TFLITE_ENABLE_GPU=On ) • The runtime library is built and provided as a shared library ( TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On ).如果优选将Tensorflow Lite库与应用程序的静态链接到应用程序（默认设置）。如第2.5.1节中所述，使用CMAKE构建应用程序，这可能很方便。•包含默认-O2优化级别的软件包。已知某些CPU内核（例如Resize_biarinear）在-O3优化级别上表现更好。但是，有些在-O2中表现更好，例如arg_max。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
以人工智能赋能企业：进入选择时代
戴尔和 AMD 的合作提供的是一个统一的硬件和软件生态系统，旨在让开发人员能够轻松高效地创建结合迁移学习、微调和推理的端到端 AI 解决方案。在 Hugging Face 的支持下，我们现在拥有越来越多的模型组合，这些模型可在搭载 AMD EPYC™ 处理器或 AMD Instinct™ MI300X 加速器的戴尔 PowerEdge 服务器上运行，以便开发人员可以进行微调、应用迁移学习和部署以进行推理。对 AMD ROCm™ 和 AMD ZenDNN™ 的投资以及与 PyTorch、Tensorflow 和 ONNX Runtime 框架的合作，是应用 AI 开发人员体验 AI 民主化的根本推动因素。下面的堆栈图详细介绍了构成戴尔和 AMD 统一 AI 生态系统的组件。
pybci：用于脑部计算机接口的Python软件包（BCI ...
PYBCI设计为轻巧且用户友好，强调快速自定义，并与实验室流层（LSL）无缝集成以进行数据采集和标签（Kothe等，2023）。该平台包括Pytorch（Paszke等，2019），Tensorflow（Abadi等，2015）和Scikit-Learn（Pedregosa等，2011），以及特征提取工具，以及诸如Antropy（Vallat，2023），Numpy（Olippy（Olipean），AlipeN（Quirane），以及2006年，2006年，。 ）。 这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。 尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。。 ）。这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。
i.MX 机器学习用户指南
• 启用 RUY 矩阵乘法库（TFLITE_ENABLE_RUY=On）。与使用 Eigen 和 GEMLOWP 构建的内核相比，RUY 矩阵乘法库提供了更好的性能。 • XNNPACK 委托支持（TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On） • 外部委托支持（TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On） • （i.MX 95）GPU 委托支持（TFLITE_ENABLE_GPU=On） • 运行时库以共享库的形式构建和提供（TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On）。如果希望将 TensorFlow Lite 库静态链接到应用程序，请将此开关保持关闭状态（默认设置）。如果应用程序是使用 CMake 构建的，可能会很方便，如第 2.5.1 节所述。 • 该包使用默认的 -O2 优化级别进行编译。某些 CPU 内核（例如 RESIZE_BILINEAR）在 -O3 优化级别下性能更佳。但是，某些内核（例如 ARG_MAX）在 -O2 优化级别下性能更佳。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
使用英特尔® 边缘开发人员云，通过 Red Hat* OpenShift* 数据科学平台在英特尔® 硬件上评估人工智能应用程序
带有相关 Tensorflow* 或 PyTorch* 内核的 Jupyter* 笔记本，从源代码存储库克隆训练示例笔记本 (ipynb 文件)，使用所选数据集训练模型并将训练好的模型上传到您选择的存储设施。通过“启动 Red Hat OpenShift Data Science”学习路径了解有关如何使用 Red Hat* OpenShift* Data Science 的更多信息。对于本教程中选择的示例，我们假设开发人员已完成此部分，并将训练好的 PyTorch* 肾脏分割模型上传到 AWS* S3 存储桶。为方便起见，我们以 OpenVINO™ 中间表示 (IR) 文件的形式为本练习提供预训练模型。有关说明，请参阅先决条件部分。2. 不同英特尔® 硬件上的 AI 模型推理利用了英特尔® 开发者云
Microsoft Word - 尝试从生成对抗网络的潜在空间生成新的桥梁类型-2024.01.01.docx
摘要：尝试利用生成式人工智能技术生成新型桥梁类型。采用三跨梁桥、拱桥、斜拉桥、悬索桥的对称结构化图像数据集。基于Python编程语言、TensorFlow和Keras深度学习平台框架，以及Wasserstein损失函数和Lipschitz约束，构建并训练生成式对抗网络。从获得的低维桥型潜空间采样，可以生成具有非对称结构的新桥梁类型。生成式对抗网络可以在人类原有桥梁类型的基础上，通过有机地组合不同的结构构件来创建新的桥梁类型。具有一定的人类原创能力。生成式人工智能技术可以开拓想象空间，启发人类。
Tengyingzi（Sophia）Perrin - 课程vitae
2023 - 苏黎世苏黎世，瑞士苏黎世数学系的先生科学助理，加固学习，金融数学。{使用观察成本方法开发马尔可夫决策过程，并将其应用于食品生产链中。{在风险谈判框架中应用游戏理论和多代理强化学习 - 食品安全的工作。2022–2023机器学习工程师实习，AI Medical AG，苏黎世，瑞士，神经影像学，计算机视觉。{使用TensorFlow实现的UNET，转移病变分割的骰子分割从0.51到0.83。{建立的管道以支持软件，包括检查数据有效性，成像核心委托和预处理。{已构建的合成病变数据库解决了不平衡的数据问题。
人工智能与机器学习 MCA 专业
人工智能引领的行业革命的需求不断增长，催生了创建训练有素的资源库的需求。Samatrix.io 在行业专家的帮助下开发了高级课程。完成课程后，学生可以申请各种工作，如数据分析师、数据科学家和人工智能工程师。我们的课程侧重于培养对线性代数和统计学的关键理解，这是人工智能和机器学习概念的基础。课程涵盖了 Python 的基础知识，以打下坚实的编程基础。借助示例和项目，我们帮助培养强化学习、神经网络、深度学习、TensorFlow、随机森林和 Boosting 方面的能力。我们的课程不仅会在初次就业期间，而且会在职业发展期间为学习者提供优势。