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深度学习，以检测获得和非...
摘要这项研究是人工智能虚拟教练（AI-VT）项目的一部分，该项目旨在创建一个可以通过机器学习从文本中识别用户技能的系统。AI-VT是一种基于病例的推理学习支持系统可以生成专门适合用户需求的自定义练习列表。要达到此结果，必须优化第一个建议的练习的相关性，以帮助系统创建个性化的用户配置文件。为了解决此问题，该项目旨在包括初步测试阶段。作为通用工具，AI-VT被设计为适应任何学习领域。AI-VT的最新应用是在计算机科学领域，特别是在算法学习的基础上。AI-VT可以并且在其他学科中也将很有用。 使用Keras API和Tensorflow框架开发，该基于人工智能的工具涵盖了监督的学习环境，多标签文本分类技术和深层神经网络。 本文介绍并比较了在计算机编程和算法的背景下对两个不同数据集测试的不同模型的性能水平。 关键字：算法学习，深度学习，个性化学习，学生锻炼分析，文本分类，自然语言处理。AI-VT可以并且在其他学科中也将很有用。使用Keras API和Tensorflow框架开发，该基于人工智能的工具涵盖了监督的学习环境，多标签文本分类技术和深层神经网络。本文介绍并比较了在计算机编程和算法的背景下对两个不同数据集测试的不同模型的性能水平。关键字：算法学习，深度学习，个性化学习，学生锻炼分析，文本分类，自然语言处理。
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
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
使用戴尔 AI 入门套件支持预测分析
为了充分利用 NVIDIA GPU，我们使用了 NVIDIA Container 工具包，该工具包允许用户构建和运行 GPU 加速容器。有关此工具的更多详细信息，请访问 NVIDIA 网站。最后，我们使用了基于 NVIDIA 的 TensorFlow docker 镜像（可在 nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.12-tf2-py3 获得）定制的 docker 容器。此镜像提供了一个庞大的工具生态系统，使工程师和数据科学家可以使用 JupyterLab、TensorFlow、Keras、RAPIDS cuDF 库等开发 ML 应用程序。这种方法提供了 Docker 的灵活性：用户可以构建和自定义自己的镜像，并根据自己的需求部署特定的 Docker 容器。
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。
量子驱动的深度学习可增强糖尿病视网膜病变检测
传统卷积神经网络 (CNN) 已显示出识别糖尿病 (DR) 引起的视网膜病变的潜力。然而，发展量子计算有可能改善特征表示。我们提出了一种混合方法，将经典 CNN 与量子电路相结合，利用经典和量子信息进行 DR 分类。使用 Keras 和 Qiskit 框架，我们的模型将图片特征编码为量子态，从而实现更丰富的表示。通过对一系列视网膜图片的实验，我们的模型表现出了竞争力，在对 DR 严重程度进行分类方面具有出色的可靠性和准确性。这种经典和量子范式的结合为增强 DR 诊断和治疗提供了一种新方法。
EMD 和特征提取对脑电图分析的影响
摘要 — 脑机接口已被研究了 20 多年，并且具有巨大的开发应用潜力，可供医生诊断疾病或帮助患有严重神经系统疾病的患者恢复与社会互动。要达到这些目的，需要分析脑电图数据的技术以及训练模型以识别模式或控制设备的算法。TensorFlow 是 Google 团队为内部使用而开发的机器学习，于 2015 年向公众发布。由于它可以在深度学习神经网络上进行训练和测试，因此可以用于脑电图数据。该项目使用 TF-Keras 和 TensorFlow-DNN 来训练使用脑电图数据对大脑状态进行分类的模型。Neurosky Mindwave Mobile 耳机和由 Micro:bit 开发的新设备是该项目的脑电图信号记录器。采用了最小-最大归一化、集合经验模态分解 (EEMD)、提取等多种技术来分析记录的脑电图数据。结果表明，在对来自 Micro:bit 设备的 EEG 数据进行分类时，TensorFlow-Keras 和 TensorFlow - DNN 模型的准确率为 97%，而 XGBoost 的结果为 98%。结果证实了 TensorFlow 在识别 EEG 数据方面的应用能力。对上述结果有贡献的数据处理技术是最小最大规范化和数据提取。此外，我们还验证了记录数据中的低频漂移对于使用 EEG 数据识别大脑状态至关重要。结果还显示了使用 EEMD 技术生成的 IMF 作为特征来构建使用 EEG 数据对大脑状态进行分类的模型。索引词 —TensorFlow、EEG、XGBoost、TensorFlow-Keras (TF-Keras)、TensorFlow-DNN (TF-DNN)、集合经验模态分解 (EEMD)、Neurosky、Micro:bit、脑机接口 (BC I)
文章 Neuroscope：用于卷积神经网络语义分割和图像分类的可解释 AI 工具箱
摘要：对人工智能 (AI) 预测的信任是广泛接受新技术的关键点，尤其是在自动驾驶等敏感领域。因此，对用于深度学习图像的解释 AI 的工具的需求迫在眉睫。我们提出的工具箱 Neuroscope 通过提供用于图像分类的最先进的可视化算法和用于卷积神经网络 (CNN) 语义分割的新方法来满足这一需求。凭借其易于使用的图形用户界面 (GUI)，它可在 CNN 的所有层上提供可视化。由于其开放的模型视图控制器架构，使用 Keras 和 PyTorch 生成和训练的网络是可处理的，并且具有允许扩展到其他框架的接口。我们以交通场景分析为例展示了 Neuroscope 提供的解释能力。
Jessica Marjorie Black博士
教育波士顿学院，莫里西艺术与科学学院；栗子山，硕士学位计算机科学学士学位|数学与哲学的未成年人2021年5月GPA：3.86/4.00 | Dean's List First Honors (Fall 2019 – Spring 2020) Relevant Coursework: Machine Learning, Object Oriented Design, GPU Computing, Programming Languages TECHNICAL SKILLS Proficient in Java, Python, Linux, AWS, Docker, HTML, PHP, SQL, Ocaml Competent in CUDA, Lua/Torch7, Deeppy, Keras, C, Git, ARM Assembly Language, Javascript, Nodejs，React，Azure，GCP选定项目MLancer |首席执行官2020年1月●利用机器学习爱好者，学生和专业人士的新兴社区
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。