XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTensorFlow
方差分析
深度学习（DL）培训算法利用非确定性来提高模型的准确性和训练效率。因此，多个相同的培训运行（例如，相同的培训数据，算法和网络）产生了具有不同准确性和训练时间的不同模型。除了这些算法因素外，由于并行性，优化和浮点计算，dl libraries（例如Tensorflow和Cudnn）还引入了其他方差（称为实现级别差异）。这项工作是第一个研究DL系统差异以及研究人员和实践中这种差异的认识的工作。我们在三个具有六个流行网络的数据集上进行的实验显示了相同的培训运行中的总体准确性差异。即使排除了弱模型，精度差也为10.8％。此外，仅实施级别的因素会导致相同培训运行的准确性差异高达2.9％，每类准确性差异高达52.4％，训练时间差为145.3％。所有核心库（Tensorflow，CNTK和Theano）和低级库（例如Cudnn）在所有评估版本中均显示实现级别的差异。我们的研究人员和从业人员的调查显示，有83.8％的901名参与者不知道或不确定任何实施级别差异。此外，我们的文献调查显示，最近顶级软件工程（SE），人工智能（AI）和系统会议中，只有19.5±3％的论文使用多个相同的培训运行来量化其DL AP-ap-paraches的方差。本文提高了对DL差异的认识，并指导SE研究人员执行诸如创建确定DL实现之类的挑战任务，以促进调试和提高DL软件和结果的可重复性。
研究科学家/博士后研究员（M-F-D）外部工作...
•计算生物学，生物信息学，化学形式，计算（BIO）化学或生物物理学或可比领域的文凭或硕士学位•以下一个领域的深刻知识：编程语言（Python，C/C ++）（Python，C/C ++）（Python，C/C具有最先进的机器学习方法（深度学习，积极学习和强化学习）•以前的化学信息学经验将是一个优势，但不是先决条件。•了解生化和酶学方法，例如酶特征和蛋白质变形，是一个优势•创造性，好奇，面向团队和热情的个性
计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP
计算机科学，电气工程，物理或相关技术领域或同等实践经验的硕士或博士学位。在以下一项或多项中的3年以上编程经验：Python，C/C ++。具有库和工具包的经验丰富的能力经验，例如CUDA，MATPLOTLIB，SCIKIT，OPENCV，TENSORFLOW，PYTORCH…熟悉Linux操作系统。在计算机视觉，机器学习，优化算法基础，数据挖掘或机器智能（人工智能）方面具有3年的经验。内窥镜图像处理，SLAM技术和CT-SCAN分割的经验是一个重要的优势。能够在研究议程上设计和执行。强大的分析和沟通技巧。学习和获取新知识的能力。
Supermicro AI/ML 与 Horovod
Horovod 是一个开源框架，用于在数百个 GPU 上并行扩展深度学习训练。它是一种基于环式全归约算法的分布式可扩展深度学习训练框架，利用高性能计算 (HPC) 技术（例如 MPI、数据并行等）在本地和云部署中的多个设备和节点上高效扩展。此外，它还支持运行支持 GPU 的 AI/ML 框架，例如 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet。本文介绍了使用 ResNet50 基准在八台支持 GPU 的 Supermicro 8U SuperBlade 服务器上运行图像分类的测试，展示了跨多个节点的分布式工作负载的高吞吐量。
外部工作广告reg.-nr. 5-617/25-D
•在结构生物信息学，分子和结构生物学领域的非常好的实用和理论知识；具有编程语言（例如Python，C/C ++，Java）和UNIX/Linux的全部工作能力的全面工作能力•机器学习和深度学习方法（Pytorch，Tensorflow等）非常好的理论和实践知识（•分子模拟技术的良好理论和实践知识（分子动力学或蒙特卡洛方法）•蛋白质设计领域的知识和现代生成模型以及高性能计算系统的优势是一个优势•非常良好的书面和口头语言技能•结构性和可靠的工作方式，以及良好的团队和沟通能力，以及跨度的跨度和多样性，•多样性地与多样化的态度，跨越多样性。
Azure AI 和高级分析功能
UST 经验丰富的数据科学家、AI 工程师和机器学习开发人员为您的组织提供最佳实践，并帮助您快速掌握最新的 Microsoft Azure 机器学习功能 - 快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。他们的专业知识可帮助您利用尖端技术，如自动化机器学习、Fairlearn、Jupyter、Visual Studio Code 框架（如 PyTorch Enterprise、TensorFlow 和 Scikit-learn）。借助自动化机器学习和拖放界面等低代码和无代码工具，您可以扩展数据科学团队并更快地生成模型。此外，使用 ONNX Runtime，您可以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 轻松大规模部署并最大化机器学习推理。
Thibault Roumengous 博士
编码语言：Python（Anaconda、Colab）、MATLAB、R、Basic、C、C#。 WebDev：HTML、CSS、JS、PHP 操作系统：Windows、Ubuntu/Debian 机器学习算法编程（Tensorflow、SciPy）、数据挖掘、统计分析（LME 模型） 多模态生物信号处理和分析专家（如光学、电学、基于阻抗） 转化临床研究 使用 3D 打印进行原型设计（SLA、SLS、RAISE3D、Lulzbot） 软件：Monday.com、CED Spike 2、RedCap、FreeSurfer、Microsoft Office suite、Statistica、Prism、Rstudio、Adobe 机械设计和 FEA 分析（SolidWorks Suite） 设计和实施 IRB 批准的人体实验 语言：精通法语（母语）和英语，中级西班牙语和日语
用NVIDIA FULL
左图：应用程序加速的几何平均值与P100 |基准应用| Amber [PME-Cellulose_NVE]，Chroma [HMC}，Gromacs [Adh Dodec]，MILC [Apex Medive]，NAMD [STMV_NVE_CUDA]，PYTORCH（BERT大调谐器]，量子[Ausurf112-Jr];带有4倍P100，V100或A100 GPU的双插入CPUH100值为2022预计性能的值| |从2021年11月开始的Top500数据| Green500数据从2021年11月开始，MLPERF名称和徽标是美国和其他国家的MLCommons协会的商标。保留所有权利。未经授权的使用严格禁止。有关更多信息，请参见www.mlcommons.org。
人工智能教育文本分类 - 个人机器人集团
[1] Abhijnan Chakraborty、Bhargavi Paranjape、Sourya Kakarla 和 Niloy Ganguly。2016 年。杜绝点击诱饵：检测和预防在线新闻媒体中的点击诱饵。在《社交网络分析与挖掘进展》（ASONAM）中，2016 年 IEEE/ACM 国际会议。IEEE，9-16。[2] Stefania Druga。2018 年。Cognimates。http://cognimates.me/home/ [3] 谷歌。[nd]。https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4 [4] Italo José。[nd]。https://towardsdatascience.com/knn-k-nearest-neighbors-1-a4707b24bd1d [5] Kaggle。[nd] https://www.kaggle.com/lakshmi25npathi/sentiment-analysisof-imdb- movie-reviews/data [6] Ken Kahn、Rani Megasari、Erna Piantari 和 Enjun Junaeti。2018 年。发展中国家儿童使用 Snap! 进行 AI 编程的块编程。在 EC-TEL 从业者论文集 2018：第 13 届欧洲技术增强学习会议，英国利兹，2018 年 9 月 3 日至 6 日。http://ceur-ws.org/Vol-2193/paper1.pdf [7] 终身幼儿园。[nd]。https://github.com/LLK/scratch-blocks [8] 儿童机器学习。[nd]。https://machinelearningforkids.co.uk/ [9] 个人机器人小组和 I2 学习。[nd] https://aieducation.mit.edu/documents/i2educatorguide2019.pdf [10] TensorFlow。[nd]。https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/knnclassifier [11] David Touretzky、Christina Gardner-McCune、Fred Martin 和 Deborah Seehorn。2019 年。展望 K-12 的人工智能：每个孩子应该了解哪些人工智能知识？在 AAAI 中。[12] Uclassify。[nd]。https://uclassify.com/ [13] Jessica Raquelle Van Brummelen。2019 年。创建和民主化对话式人工智能的工具。[14] Avinash Navlani。2018 年。https://www.datacamp.com/community/tutorials/k-nearest-neighbor-classification-scikit-learn [15] Julia Bazińska。 2017。https://lamyiowce.github.io/word2viz/
基于人工智能的沟通技巧发展
摘要 - 提出了一个系统，其中语音输入将由 UI 接收，由 ANN 后端处理，并通过 UI 将语音输出返回给用户。在开发的初始阶段，只有之前已经输入了相应的输入，语音输出才会正确产生。为了提高系统的效率，将 AI 引入其中，以便无论输入是什么，都会产生相应的输出。为了使这个想法可行，引入了人工神经网络的概念。现在，即使没有输入的先验知识，系统仍然可以根据对类似输入的分析产生适当的输出。这类似于人脑的功能。开源软件库 TensorFlow 的帮助也被用来帮助构建多层神经网络，我们将训练系统并产生所需的输出。