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穆罕默德·赛义德卡泽米·阿尔德比利
我是博洛尼亚大学的博士后研究员，拥有电子、电信和信息技术工程博士学位。我的研究重点是高性能计算系统的设计、分析和管理。我在 MLOps、机器学习、深度学习、Python、PyTorch、PySpark、Dask、TensorFlow、预测模型、大数据、并行编程和统计数据分析方面拥有六年的行业经验和技能。我热衷于利用我的专业知识推动创新并提高我所在领域的知识。
巴黎综合理工学院 (Pa
计算机技能高级：语言：Python、RUST、C、C++、LaTeX；机器学习：Pandas、OpenCV；区块链：共识协议以太坊 Casper FFG。中级：语言：COQ、Prolog、OCAML、Haskell、Java、Scala、HTML、JavaScript、MySQL；机器学习：Tensorflow、Keras；区块链：区块链编程、智能合约 Metamask；IT 架构：分布式架构、并发；项目管理方法：敏捷、Scrum。
SAP业务一项管理员指南，SAP HANA的版本
ML批处理推理示例ML批处理示例模板旨在展示文件运算符和模型服务运算符的使用情况，以部署ML模型并对指定的一组图像进行批处理推断。图将python运算符的集成以预处理图像，然后将其转换为基本64编码的JSON格式，然后将其发送到使用TensorFlow Intection模型推理的模型服务型操作员。
通过机密计算加速 AI 推理
声明和免责声明 1. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，性能提升高达 7.57 倍。请参阅下面的配置详细信息。 2. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 5.26 倍。请参阅下面的配置详细信息。 3. 与上一代相比，在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代英特尔至强可扩展处理器上以 INT8 精度运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 4.61 倍。请参阅下面的配置详细信息。 4. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 8.02 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.30 倍。请参阅下面的配置详细信息。5. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 5.46 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.17 倍。请参阅下面的配置详细信息。配置详细信息测试 1：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8380 CPU @ 2.30GHz、40 个内核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR4 3200 MT/s [运行速度为 3200 MT/s]）、BIOS 版本 SE5C6200.86B.0022.D64.2105220049、ucode 版本 0xd000375、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域内进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本ResNet50v1.5/Bert-Large TEST-2：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8480+ CPU @ 2.0GHz、56 核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR5 4800 MT/s [运行于 4800 MT/s]）、BIOS 版本 3A05、ucode 版本 0x2b000070、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域中进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本 ResNet50v1.5/Bert-Large 性能因使用情况、配置和其他因素而异。欲了解更多信息，请访问性能指数网站。性能结果基于截至配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参阅备份。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能是其他财产。
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利用包括Pytorch和Tensorflow在内的高级计算机视觉技术，开发用于识别和评估婴儿中一般运动模式的模型。与来自各家医院的新生儿学家和物理治疗师合作，以收集数据并验证算法。有助于研究协议的设计和实施。使用机器学习算法的数学知识分析实验结果。向研究团队介绍发现，并协助准备研究出版物和批准建议。随时更新计算机视觉和相关字段的最新发展。
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场地混合学习格式。在Olten参考书目学生中进行的存在序列将提供一个脚本，其中包括对其他文本的参考。一本好的参考书是：“用Scikit-Learn，Keras和Tensorflow的动手机器学习 - 构建智能系统的概念，工具和技术”AurélienGéron是数学准备课程（用于入学考试）的：对于参加考试）：https：//acg-team.github.io/docs/intro_to_python/将在Moodle上提供脚本和支持材料。语言英语链接到其他模块
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AMD Ryzen™AI 软件包括用于在搭载 AMD Ryzen™AI 的 PC 上优化和部署 AI 推理的工具和运行时库。Ryzen AI 软件使应用程序能够在 AMD XDNA™ 架构内置的神经处理单元 (NPU) 以及集成 GPU 上运行。这使开发人员能够构建和部署在 PyTorch 或 TensorFlow 中训练的模型，并使用 ONNX Runtime 和 Vitis™AI 执行提供程序 (EP) 直接在搭载 Ryzen AI 的笔记本电脑上运行它们。