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World File Search System开发算法
量子计算 / jku linz < / div>
计算机科学中的核心目标之一是计算事情。在高水平上，这通常是通过开发算法来实现的，这些算法将潜在复杂的任务分解为一系列简单，标准化的操作。然后可以在（经典）硬件上执行这些标准化操作。例如，现代CPU可以在短短几秒钟内执行数十亿逻辑和算术操作，因此我们拥有大量的原始计算能力。a，原始计算能力可能并不总是足够的。存在大量的计算问题，其中可伸缩性问题甚至可以阻止超级计算机变成非常大的问题大小。此类众所周知的问题是整数分解：将A（通常是大的）数字分解为𝑛lit（𝑛= log 2（log 2（𝑁）⌋+ 1）构成素数，即整数分解a -bit编号𝑁=𝐹= 0×·××𝐹 -1，使用𝐹0，。。。，𝐹 -1∈ℕprime。（1.1）
一瞥无模板蛋白结构预测方法的演变
使用计算方法对蛋白质结构进行了探索，已经探索了二十年来，为更加集中的研究和开发算法铺平了算法，AB Intio建模和结构重新实现协议。在基于模板的建模协议中见证了一个巨大的成功，而涉及无模板建模的策略仍然落后于较大的蛋白质（> 150 a.a.）。在Ab Initio蛋白结构预测方法中已经观察到了各种改进，最近的方法归因于深度学习方法的使用，以从其氨基酸序列中构建蛋白质骨架结构。本评论重点介绍了针对蛋白质结构进行无模板建模的主要策略，同时讨论了每种策略下的几个工具。它还将对从蛋白质的质量建模中观察到的进度进行评论，这是通过CASP平台的演变所见的。
5天的自我赞助在线短期课程“触手...
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，致力于开发算法以学习和提高其在复制人类学习过程的特定任务的绩效。深度学习（DL）是ML的子场。ML和DL之间的主要区别是ML需要手动提取的特性或功能，而DL自动确定并提取与手头任务相关的功能。从这个意义上讲，DL是对ML的改进，因为它降低了人类的依赖性。该动手课程的模块-I主要关注数据：特征，统计和视觉分析，特征分析和减少以及机器学习模型：分类，回归，聚类和加强与实际动物使用现实世界中的实际动物相关的应用程序与理论概念相关联。此外，该模块还应处理卷积神经网络（CNN）。但是，模块II应专注于动手应用。
Richard SilvaRichard Silva
•针对30多个客户产生7毫米年收入的客户开发了产能和报告平台。•削减的基础设施的成本为80％，将本地环境和Colo环境迁移到云（Azure）。•建立了一个全球多学科团队，平均年收入为6.6毫米。•改革的营销活动执行过程，将吞吐量增加30％。•通过开发预测季节性使用量，每年节省$ 500,000的存储和许可费。•通过建立系统标准和正式的变更控制，将环境正常运行时间提高了60％。•每年通过开发算法来分析和关联不同数据，每年节省50,000美元。•建立了一个敏捷项目管理小组，将发展响应能力提高了40％。•每年通过重新定位到开源软件来节省$ 600,000。•为我的团队实现了90％的保留率。
EEOC的人工智能和算法公平倡议EEOC的人工智能和算法公平倡议
开发算法，以帮助雇主评估，评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展，但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统，该系统可以为给定的一组人为定义的目标，做出影响实际或虚拟环境的预测，建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条（3）。在就业环境中，使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析，以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习，计算机视觉，自然语言处理和理解，智能决策支持系统和自治系统。。。。（从某些问题中：评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件，算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会（EEOC.GOV）。）
Aquavision：AI驱动的海洋物种鉴定
摘要：本研究通过使用机器学习和图像分类技术来精确识别鱼类的挑战。主要目的是开发一种创新的算法，该算法可以动态地识别基于可用图像的最常见（在马耳他沿海水域内）侵入性地中海鱼类。尤其包括瘘管，苏里氏菌，pomadasys incisus，siganus luridus和stephanolepis diaspros，它们被用作本研究的物种。通过使用机器学习模型和转移学习，该建议的解决方案旨在实现精确的现场物种识别。方法涉及收集和组织图像以及使用一致数据集训练模型以确保可比结果。尝试了许多型号后，发现RESNET18是最准确和最可靠的，Yolo V8紧随其后。虽然Yolo的表现相当出色，但其结果表现出较少的一致性。这些结果强调了开发算法对包括公民科学计划在内的海洋生物学研究的潜力，并通过准确的鱼类鉴定来促进环境管理工作。
大数据分析的机器学习和深度学习
1。在当代数字时期的引言中，数据的指数扩散凸显了大数据分析的最重要意义[1-3]。数据丰度的激增，从包括社交媒体，物联网（IoT）设备和交易档案的无数来源发出，提出了强大的挑战和吉祥的前景[4-5]。在这些挑战中，最重要的是有效管理和审查这一大量数据的必要性。相反，前景在于利用从该数据储存库中获得的潜在见解来指导决策过程和战略要求。在这个总体框架中，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为开创性的技术，提供了精致的方法，以揭示模式，倾向和相互关系，而始终难以捉摸[6-8]。ml，人工智能的一个方面（AI），需要开发算法，促进计算机从数据中收集知识并渲染
迈向算法的系统理论
摘要 - 在传统上，数值算法被视为限制在硅中存在的代码。但是，这种观点不适合许多控制，学习或优化中的许多现代计算方法，其中体内算法与环境相互作用。此类开放算法的示例包括各种基于实时优化的控制策略，强化学习，决策架构，在线优化等等。此外，在与相互作用的动态模块和管道的框图图中，甚至在学习或优化方面的封闭算法也越来越多地抽象。在本意见论文中，我们陈述了对算法的系统理论的愿景，并主张将算法视为与其他算法，物理系统，人类或数据库相互作用的开放动力学系统。值得注意的是，在系统理论的伞下开发的流形工具非常适合应对算法领域中的一系列挑战。我们调查了正在开发算法系统理论原理并概述相关建模，分析和设计挑战的各种实例。
一种自动指示和警告系统，用于增强空间域名
越来越多的卫星在太空中，以及难以跟踪的许多小型或可操纵的物体，正在导致更加拥挤且有争议的太空环境，这进一步使发现和识别出兴趣的异常事件的问题可能需要采取行动。为了阻止这一趋势，Numerica在近年来在提供替代政府资源并提高我们对不断发展的太空环境的情况意识的替代解决方案方面发挥了积极作用。，尤其是在过去的十年中，Numerica一直在开发算法和软件，以支持改进的SDA，涉及所有居民空间对象的检测，跟踪，识别和表征。最近，为了帮助满足实时可行的I＆W的需求，Numerica已开发并组合了一组新型的高级算法，高性能软件以及全球分配的小型望远镜网络，以展示响应式的深空跟踪和I＆W警报系统。