XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System后端
行为与认知建模方法 - 唐宁芝
在实验中，程序员将使用 GitHub Copilot 完成各种编程任务：（1）算法设计；（2）计算器的前后端开发；（3）面向对象编程练习。将分析基于 AST/srcML 层次结构的眼动追踪模式和 IDE 行为模式。
在SIM Solutions中实现零信托安全
2：既然零信任网关是移动世界的内部/输出机制，我们现在可以创建可见性。它真的是连接到后端系统的OT设备，还是试图上传数据？3：定义基线策略。让AI/ML启动根据观察到的流量定义异常检测。
以光速加速 AI 工作负载
• 每个 VAST 数据文件服务器都是双宿主的，通过一个 (1) 100Gb HDR InfiniBand 端口（使用来自 200Gb 交换机端口的双向分离器）连接，以服务来自 DGX A100 系统的存储请求，并通过两个 (2) 100GbE 端口连接到后端存储（以太网）结构。
推荐引用 推荐引用 Le, Viet；Bahadur, Tej；Shah, Jainee；Ara, Roushan，“使用 Python 和 JavaScript 的基于 Web 的 AI 助手应用程序”（2020 年）。专业研究学院。63. https://commons.clarku.edu/sps_masters_papers/63
4.1 研究项目概述 ................................................................................................................................ 13 JavaScript：前端开发 ................................................................................................................................ 18 Google Assistant API： ................................................................................................................................ 19 Python：后端开发 ................................................................................................................................ 19 4.2 研究方法的结果以及发生的任何未计划或意外的情况 ............................................................................. 23 4.3 假设的解释和精确的数据 ............................................................................................................. 24
神经网络的机器学习库的比较分析：基准研究
这项全面的基准测试研究探讨了三个著名的机器学习库的性能：Pytorch，带有Tensorflow后端的Keras和具有相同标准，软件和硬件的Scikit-Learn。评估包括两个不同的数据集：“学生表现”和“大学参加计划分类”，由Kaggle平台支持使用前馈神经网络（FNNS）作为建模技术。调查结果表明，Pytorch和Keras凭借Tensorflow Backend Excel在“大学参加计划分类”数据集中，Pytorch在这两个类别中都能达到无可挑剔的精度，召回和F1得分。虽然Scikit-Learn表现出值得称赞的性能，但在这种情况下，它落后于这些库。在“学生表现”数据集中，所有三个库都提供了可比的结果，而Scikit-Learn的精度最低为16％。带有Tensorflow后端的Keras和Pytorch的精度分别为23％。此外，当面对各种数据集类型时，本研究为每个图书馆的独特优势和缺点提供了宝贵的见解。pytorch成为要求需要高性能的任务的首选选择，而Scikit-Learn对于具有适度的计算需求的简单任务证明是有利的。带有张力的后端的凯拉斯在性能和用户友好之间取得平衡。这项基准测试努力为机器学习从业人员提供了宝贵的指导，以选择根据其项目要求量身定制的最合适的图书馆或框架。关键字 - 机器学习，Pytorch，Tensorflow，Scikit-Learn，神经网络它强调了图书馆选择在获得机器学习努力中的最佳结果中的关键作用。
Andras WolosAndras Wolos
基于回合游戏的Web应用程序论文实施了一个Web应用程序，该应用程序为实时，为注册用户提供了基于转弯的棋盘游戏的接口。论文项目正在遵循REST API设计。前端在HTML和JS（Angular）中实现，后端使用PHP（Laravel）。
露西·赛普（Lucy Saiph）提案 - 2024年10月
概述。我的工作跨越了AI建模和人类计算机相互作用（HCI）设计。我创建注释的数据集，构建AI模型并评估模型性能和最终用户影响。自动化AI跌落时，我设计了由可解释的AI模型和创意用户界面支持的人类在循环方法中。在这一领域，我寻求有效的人类合作伙伴关系，以利用每个方的各个方面，将前端HCI与人民的后端AI建模融合在一起。我的大部分注释和建模工作都位于众包和人类计算（HCOMP）中，包括研究数据工作者和以工人为中心的方法的设计。在HCOMP中，前端HCI设计对于工人了解和完成任务是必要的，而工人和任务的后端AI建模可以优化产生的效率和质量。我主要使用人类语言，例如自然语言处理（NLP），尽管我也从事图像工作。
