Machine Learning Engineer Sep 2021 ‑ Sep 2023 • Product worked on: Digital eye‑ware measurement software and Glasses and Lenses showcase app • Responsibilities: Data handling from partner data provider Data tagging for facial measurements and data formatting Use pre‑trained models for head detection and feature extraction (OpenVino) Train and evaluate models for lenses segmentation Integrate trained models into the multi‑platform QT‑based client Zeiss,Optiswiss,Seiko和许多更多的应用程序,以便在低功率嵌入式硬件上运行,以在C ++和QT框架中为镜头和眼镜构建光学的应用程序,用于精工设计后端功能和QT框架,基于Google Analytics服务Suite Suite和工具:PIYTH,C++++++++++++py,py+++ TensorFlow,Cuda,Tensorboard,Numpy,Matplotlib
我们介绍C ONTITION- WARE神经N ETWORK(CAN),这是一种将控制添加到图像生成模式中的新方法。与先前的条件控制方法并行,可以通过动态降低神经网络的重量来控制图像生成过程。这是通过引入条件感知的重量产生模式来实现的,该模块会根据输入条件为卷积/线性层生成条件重量。我们测试可以在Coco上的ImageNet和文本对图像生成上生成类别图像的生成。可以始终如一地为包括DIT和UVIT在内的扩散变压器模型提供显着改进。特别是,Ca n与有效的T(CAT)结合在Imagenet 512×512上达到2.78 FID,超过DIT-XL/2,同时每个采样步骤需要少52×MAC。
FWD是一种已安装的设备,可帮助均匀地分配负载。它用于NDT和评估高速公路,人行道和空气场的负载能力。从FWD收集的数据可用于确定在服务内路/道路的结构容量,以分析其性能分析。正在使用制造商提供的标准对数据进行分析。
使用相同的API(Python,HTML,CSS,JavaScript)。•三个初级科学启动小组的辅导。•毕业委员会的学生成员。•法兰克福大学应用科学大学(德国)的交流。•约瑟夫·福特大学(法国)的交流。•3𝑟𝑑参加拉丁美洲机器人竞赛。•2𝑟𝑑参加国家仪器的Myrio比赛。•用于机电一体化和IT学生的C/C ++辅导。
与其他软件系统一样,数据库系统也受益于硬件性能的提升。长期以来,由于硬件功能的指数级提升,购买新硬件可以显著提高软件效率。硬件制造中的物理限制已将以前的利基设计带入标准组件,例如多核和专用电路。即使有了这些新设计,硬件改进也在减少,而软件和应用程序仍然变得越来越复杂,对资源的要求也越来越高。考虑到硬件制造的资源消耗,硬件的理想生命周期自然必须从效率方面延伸。在本文中,我们尝试估计数据库硬件生命周期持续时间的效率。我们使用公开的性能数字以及我们自己的基准来计算硬件性能改进的减少,并将它们与指定的热设计功率相关联以获得功率效率。结合对硬件和电力生产碳强度的估计,我们挑战了当前关于硬件更换频率的观点,并尝试为数据库部署的理想硬件生命周期建立新的经验法则。我们为未来的研究趋势提供了机会。
选择用于建造Z-Blok模块的毯子的类型应取决于要排列的炉子设备的特性和操作。工作温度(稳定或循环),用品的性质,所用的能量(气或油的类型),熔炉气氛等是必须考虑的一些因素。,我们建议在最佳的毯子选择中,在衬里设计的初始阶段咨询Morgan Thermal Ceramics专家和/或本地代表。
,虽然其用于X射线差异分析的粉末机与常见的差异仪连接在一起,但22不是作为计算工作OW的一部分而驱动的。然而,在A-LAB项目中,已经证明了由机器学习算法驱动的自动X射线差异,该算法已被证明,由定制的23驱动,但开源源是ware。同样,在物质实验室中,大型语言模型驱动的合成和湿化学已成功证明。24但是,此类任务的编排仍然是“针对现实世界合成的规格设置或[尚未实现]的量身定制”。25它还依赖于使用自定义编排者。为了提高RDM实践的采用和互操作性,使用常见,建立,开源的编排或工作OW Manager(WFMS)是至关重要的。在先前的工作中,Stricker等。进行定制实验的概念概念控制
Aruba Clearpass然后能够执行网络分割策略,以快速隔离该机器,并防止其访问敏感数据并与其他设备进行通信以及潜在地传播恶意软件。ClearPass策略可以针对环境,设备功能,位置,业务单元和许多其他参数量身定制,以便最大程度地减少对关键业务功能的影响。例如,如果包含监视的服务器因此被认为是损害工业过程的ware,则ClearPass可以执行仍然可以从传感器,执行器和可编程逻辑控制器(PLC)的入站数据遥测的策略,同时防止服务器提供乘坐服务。这不仅可以防止攻击传播,而且还可以通过在完全锁定折衷的服务器之前给IT STA昀昀为另一台计算机的IT STA昀昀提供更多时间来最大程度地减少业务中断。这些类型的用例是通过Zerto和ClearPass基于策略的快速遏制而使这些类型的用例。