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AI ML 欢迎包_Final.pdf
太空逆向工业日的人工智能/机器学习 (AI/ML) 将专注于教育政府和工业界，让其了解 AI/ML 如何在所有任务领域极大地提高 USSF 的效率；沟通 AI/ML 将在哪些方面帮助解决太空任务领域目标，并得到 USSF 投资和未来预算的支持；将行业合作伙伴与政府客户配对，以展示 AI/ML 的可能性；并为政府、工业界、投资银行和风险投资之间的合作提供机会，以促进针对 USSF 任务的 AI/ML 解决方案。目标
人工智能和机器学习助力可持续发展
印度信息技术学院兰契分校是一所国家级学院，由印度教育部、贾坎德邦政府以及三家行业合作伙伴塔塔科技有限公司、塔塔咨询服务公司和中央煤田有限公司共同设立。该学院是在印度教育部倡议下设立的，旨在以公私合作模式建立 20 所新的印度信息技术学院 (IIIT)。印度信息技术学院兰契分校提供现代化的基础设施，包括设备齐全的实验室、图书馆和宿舍，以营造良好的学习环境。它促进了以创新型企业家为中心的生态系统和产学研用劳动力的增长。
AI ML 硬件报告.pdf
拥有能力中心的跨国公司会聘用大量应届毕业生，并让经验丰富的员工担任高级职位。资金有限的初创公司往往会通过加大对经验丰富的专业人员的投资来优化劳动力预算。大型企业/跨国公司会聘用经验丰富的专业人员，并招募新工程师，然后在接下来的 6 个月到一年内对他们进行内部培训。
AI/ML 开放式 RAN
L. Bonati、M. Polese、S. D'Oro、S. Basagni 和 T. Melodia，“开放、可编程和虚拟化 5G 网络：最新技术与未来之路”，《计算机网络》，第 182 卷，2020 年 12 月。
实现 AI 和 ML 运营的关键
机器学习 (ML) 模型本质上很脆弱，部署后它们都会以不同的速度和不同的原因衰减。因此，所有 ML 模型都需要运营和维护 (O&M)，这需要基础设施、人员和工具来确保生产级 ML 模型在运营环境中尽可能地发挥最佳性能。机器学习运营 (MLOps) 是成功实现 AI 的基础。目前大多数 MLOps 平台都专注于 AutoML，非常适合模型开发和训练、打包、测试/验证和部署。然而，很少有 MLOps 平台设计用于处理动态 DOD 和 IC 传感器数据，这还需要能够在严酷的环境中监控模型性能，并在检测到模型衰减时触发半自动或自动再训练。
人工智能/机器学习的采用与集成
• 了解新兴领域的政策和理论，如自主性、跨领域的 UxS 法律地位、有人-无人协同以及混合部署组，从而可以进行优先排序和规划（包括新兴的作战概念和 TTP），同时清晰理解不断发展的政策和法律影响。
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。
人工智能和机器学习助力企业卓越发展
在当今的数据驱动时代，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在颠覆和改变几乎所有行业的业务流程。AI 和 ML 具有综合能力，可以分析大数据、发现模式、获取见解并帮助实时做出明智的数据驱动决策。在成本敏感、分散和以客户为中心的商业环境中，传统思维已无法帮助您保持相关性。面向未来的商业领袖将使用 AI 和 ML 作为提高业务自动化、效率和敏捷性的战略能力。您会成为其中一员吗？