XiaoMi-AI文件搜索系统
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围绕 Google TensorFlow，基于 AI 的视觉应用可在短时间内轻松实现。该平台允许通过众多接口实现网关或控制任务，并同时进行 AI 推理任务。Hailo 的开发者专区包括众多预训练的神经网络（“Model Zoo”）、位精确模拟器和性能工具、数据流编译器以及 Hailo“TAPPAS”高性能应用工具包，从而能够高效实施创新的 AI 解决方案，同时缩短上市时间和降低工程成本。
Yuheng Chen的投资组合Yuheng Chen的投资组合
编程：精通Python，Pytorch，Tensorflow，Java，JavaScript，C/C ++，MATLAB用于机器学习，多模式模型，计算机视觉，图像分割，数据增强，回归分析，回归分析，量子计算。仿真和设计：Lumerical（FDTD/RCWA），COMSOL，KLAYOUT，ZEMAX，LABVIEW，ANSYS-FEA，SOLIDWORKS，AUTOCAD。设备制造：6年的洁净室经验在Nanodevice原型设计和制造方面：过程优化，石版画（EBL，UV暴露），蚀刻（Ribe，Ibe，Ibe，ICP，湿蚀刻），AFM/SEM/SEM/SEM/SEM/显微镜光学表征。
使用机器学习的问题纸分析
学生，Sathyabama科学技术学院教授摘要 - 该问题论文分析仪的目的是检查如何在不同领域应用机器学习算法。本文着重于评估这些算法的性能，并将机器学习方法应用于现实世界中的挑战。该研究调查了机器学习在各种领域的潜力，包括银行，医疗保健，图像识别，自然语言处理和推荐系统。为了进行研究，必须收集数据集并进行预处理，必须使用机器学习算法，并且必须评估其准确性和效率。在将这些算法付诸实践中遇到的困难和限制也涵盖在本文中，包括可解释性，数据维度和过度拟合。本文介绍了机器学习中的最先进，涵盖了强化学习，无监督的学习方法，例如降低和聚类，以及监督的学习方法，例如回归和分类。此外，研究研究了众所周知的机器学习框架和库的应用，包括Scikit-Learn，Tensorflow和Pytorch。结果突出了选择正确的算法并调整超参数以达到峰值性能是多么重要。从这项研究中收集的知识可以帮助选择最佳的问题领域的最佳算法，并提高对不同机器学习技术的优势和缺点的理解。通过对其应用进行详细的分析和评估，考虑的所有因素，该问题论文可以增强当今机器学习研究的状态。关键字：过拟合，Scikit-Learn，Tensorflow，Pytorch，机器学习，算法，绩效评估，医疗保健，金融，图像识别，自然语言处理，推荐系统和增强学习。
实习生职位发布2024
● Engineering various sensor interfaces on a robot ● Using Linux, ROS, Python, C/C++, OpenCL, OpenGL, GStreamer, OpenCV or similar ● Using deep learning AI frameworks for both training and inference, including TensorFlow, PyTorch and OpenVINO ● User Interface Development Tools such as QT, Websockets, and JavaScript ● Developing algorithms for robots或在真实或模拟环境中的无人机●通过现场数据收集和迭代来验证和改进设计●机器学习工作流程涉及擦洗，组织和注释图像和视频数据
Qualcomm Cloud AI 100 入门（SDK 1.9 版本）
Qualcomm Cloud AI 100 加速器卡和配套 SDK 提供卓越的功能和性能，可满足云数据中心、边缘和其他机器学习 (ML) 应用日益增长的推理需求。Cloud AI 100 卡由 AIC100 片上系统 (SoC) 提供支持，该芯片专门用于 ML 推理工作负载。应用和平台 SDK 可在 Cloud AI 100 硬件上编译、优化和运行来自 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Caffe 和 Caffe2 等流行框架的深度学习模型。
白皮书 SUPERMICRO® 人工智能/机器学习就绪解决方案
Kubeflow 是一个开源项目，致力于在 Kubernetes 集群之上提供易于使用的机器学习 (ML) 资源。有了 Canonical MAAS 和 Juju，设置 Kubernetes/Kubeflow 环境就变得相对简单。Juju 控制器可以根据支持的基础架构轻松地在单节点和多节点集群上部署 Kubernetes 集群。Kubeflow 简化了 TensorFlow 的安装，并且通过添加包含适当加速器 (Intel MKL) 的 Supermicro 系统，它可以为提交的 ML 作业提供加速性能。最后，Prometheus 用于事件监控和警报
使用机器的手语翻译器...
抽象的手语是聋人和静音者的唯一交流手段。，但是许多普通人不知道手语。因此，用手语说话的人很难与那些不说手语交流的人进行交流。本文扩展了先前提出的卷积神经网络（CNN）模型，用于使用基于MobileNETV2的转移学习模型来预测手语。所提出的系统旨在通过将手语的手势转化为文本或语音来为听力受损的用户提供有效的沟通。TensorFlow K-NN图像分类器用于训练训练集的模型。分类器涉及k-neart的邻居分类器。类的数量取决于数据集中唯一标志的数量，每个类都与一个符号关联。Mobilenet模型已在大型图像数据集上进行了预训练，并在ASL手符号图像上进行了微调以学习判别特征。从Mobilenet模型中提取功能后，使用KNN分类器进行手语识别。knn是一种简单而有效的算法，它基于特征空间中其K-Neart最邻居的多数类别为输入样本分配标签。在这种情况下，邻居对应于先前看到的手语手势。拟议的手语翻译系统具有许多实际应用，例如在日常互动期间有听力或语音障碍的人。关键字： - 手语翻译器，K -NN图像分类器，CNN，Mobilenet，TensorFlow，Tokbox。此外，它可以集成到教育平台中，以支持手语学习者并提供包容性的语言教育机会。
推荐引用 推荐引用 Koutsouvelis, V., Shiaeles, S., Ghita, B., & Bendiab, G. (2021) '使用人工智能和可视化检测内部威胁'，网址：https://doi.org/10.48550/arxiv.2109.02417 本文由 PEARL 科学与工程学院免费提供给您，供您开放访问。它已被 PEARL 授权管理员接受纳入工程、计算和数学学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
摘要 — 内部威胁是公司或组织 IT 系统和基础设施最具破坏性的风险因素之一；识别内部威胁引起了全球学术研究界的关注，并提出了多种解决方案来减轻其潜在影响。为了实施本研究中描述的实验阶段，使用卷积神经网络 (CNN) 算法并通过 Google TensorFlow 程序实施，该程序经过训练可以从可用数据集生成的图像中识别潜在威胁。通过检查生成的图像并借助机器学习，可以回答每个用户的活动是否被信息系统归类为“恶意”的问题。
CSE、ISE 和 MCA 系
第 20 节：（下午 2:00 至下午 3:30）人工智能的挑战和研究领域，Preetha Sharan 博士 Dean reasearch/TOCE 使用不同的工具（如 keras tensorflow pytorch numpy scipy openCV）实现机器/深度学习，使用云进行解释。在本次会议中，我们将配置：基于 GPU 的远程系统解释第 11 天：2022 年 11 月 25 日第 21 节：（上午 9:30 至上午 11:30）使用 Anaconda 平台，在 Python 中实现搜索算法 Ms.Visalini/AP/ISE 由于快速发展，大量人才和资源投入其中
使用量子数据联合学习的量子
Quantum机器学习（QML）已成为一个有前途的领域，它依靠量子计算中的发展来探索大型复杂的机器学习问题。最近，提出了一些纯量子机学习模型，例如量子卷积神经网络（QCNN），以对量子数据进行分类。但是，所有现有的QML模型都取决于对大规模和分布式量子网络无法很好地扩展的集中解决方案。因此，考虑到针对新兴的量子网络体系结构量身定制的更实用的量子联合学习（QFL）解决方案是一种方法。的确，鉴于计算量子的脆弱性质以及传输它们的困难，为量子网络开发QFL框架至关重要。在其实际的重要性之上，QFL可以通过利用现有的无线通信基础架构来分发量子学习。本文提出了第一个完全量子联合学习框架，该框架可以通过量子数据运行，因此以分散的方式共享量子电路参数的学习。首先，鉴于文献中缺少现有的量子联合数据集，提出的框架开始于生成具有分布式量子网络的第一个量子联合数据集，具有层次数据格式。然后，为共享QCNN模型的客户提供量子数据以执行分类任务。随后，服务器从客户端汇总了可学习的量子电路参数并执行联合平均。进行了广泛的实验，以评估和验证所提出的QFL溶液的有效性。这项工作是将Google的TensorFlow联合和TensorFlow量子组合到实际实现中的第一个。