XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用于训练
从Lumi上的机器学习框架开始
•这是Microsoft开发的深速库和NVIDIA的Megatron-LM框架•DeepSpeed是Pytorch的开源深度学习优化库•Megatron-lm是用于训练大型变压器语言模型的框架
飞行模拟在航空航天领域的影响
用于特定的训练任务，从简单的桌面设备、仪表程序训练器（如图 5 所示）到导航程序训练器，即使模拟器可能缺少运动系统、视觉系统甚至飞行员控制装置，机组人员也可以遵循飞行计划。这些设备包括笔记本电脑系统，用于训练机组人员操作飞机航空电子设备，也用于训练维修人员，例如，练习发动机启动程序，而不会产生任何发动机磨损和操作实际飞机发动机的相关成本。使用此类系统，操作员只需触摸屏幕即可按下开关或移动选择器。基于计算机的培训 (CBT) 系统可以结合视频、声音和计算机动画来复制系统行为。CBT 系统还包括培训软件，使学生能够按照自己的节奏进步并监控学生在培训期间的表现。
AI-900 WhizCard
自定义视觉服务可帮助您创建自己的计算机视觉模型。这些模型基于图像分类。对于任何分类模型，它应该是每个已知类别或类别的一组图像。自定义视觉服务依赖于深度学习技术。这些技术使用卷积神经网络 (CNN)。CNN 将像素链接到类别或类别。要创建自定义视觉解决方案，用户可以使用通用 Azure 认知服务资源。它包括用于训练和预测的资源。或者他们可以创建仅用于训练或预测的单独自定义视觉资源。这种分离仅对资源跟踪目的有用。配置资源后，用户在自定义视觉门户上训练模型：https://www.customvision.ai。在这里，他们可以创建应用程序并提交图像。它应该有足够的来自各个角度的对象类图像。创建模型后，该服务会根据以下指标评估模型性能：
公告 - 美国陆军工程兵团 - 巴尔的摩地区
海军支援活动安纳波利斯要求在马里兰州安纳波利斯海军支援活动安纳波利斯附近的卡尔溪和怀特霍尔湾水域建立三个永久性危险区。在卡尔溪建立拟议的危险区对于确保美国海军学院射击场的安全运行以及反映射击场用于训练水手、海军学员和执法人员的日常和定期使用是必要的。在怀特霍尔湾建立两个拟议的危险区对于确保美国海军学院射击场的安全运行以及反映射击场用于训练水手、海军学员和执法人员的不定期和不频繁使用是必要的。射击场面向卡尔溪，在运行期间可能对位于拟议危险区内的船只造成危险。根据设施情况，射击场通常每年进行大约 4 到 6 次实弹射击。
对关键 GxP AI/ML 应用程序的问题
1. 算法的训练、验证（优化）和测试过程是怎样的？谁参与了各个阶段？如果有的话，与计划有什么偏差？2. 用于训练、验证和测试算法的数据集有多大？如何识别（命名）每个组中的每个数据元素？数据集存储在哪里？3. 有什么证据表明，用于测试算法的数据集的任何部分以前都没有用于训练或验证（优化）相同算法，或者不是来自相同主题？4. 用于测试算法的数据点何时从完整的数据点池中分离出来？使用了哪些选择标准？5. 测试数据经过了什么样的数据清理、规范化、同质化、排除标准、数据合成或类似处理？为什么？6. 如何确保测试数据集代表应用预期范围内的真实数据，并包含足够具有挑战性的数据（例如西伯利亚雪橇犬或狼）？ 7. 训练数据集中的哪些特征对算法的输出影响最大，这些特征如何影响测试数据集的选择，以及它与测试数据集如何对应？8. 如何确保测试数据集涵盖由于人员、流程和设备差异而可能在实际数据中出现的任何技术差异（例如格式）？9. 如何验证用于训练、验证和测试算法的数据的正确分类，分类是否已由第二个人或实验室测试验证？10. 测试数据有多旧，是否仍然相关？算法的 F1 分数是否会因输入数据随时间的变化而下降（例如，由于 COVID-19 封锁期间健身中心关闭而导致健康数据发生变化），如果是，重新训练和校准数据集的计划是什么？
模块式 - 配体 - 交换金属复合物与...
图1：培训数据和主动学习工作流程：a）水溶液中Mg 2+的训练子集，b）乙腈中PD 2+的训练子集（MECN），c）用于训练机器学习电位（MLP）的主动学习工作流程的方案。