加入人类至上的AI革命 “我们人类拥有..洞察力，可以与强大的AI相结合，以帮助推动社会向前发展。 第二，我们还必须直接在我们的技术中建立信任。第三，我们构建的所有技术必须具有包容性，并尊重每个人。” 微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella） 作为工业AI的开拓者，我们在Arimo-Panasonic的团队发现Satya Nadella的观察是强大而有先见之明的。 来自该领域的许多来之不易的经验教训使我们采用了这种方法，我们称之为“人类优先AI”（ H1st AI）。 今天，我们很高兴与您和开源数据科学社区分享这些想法和H1st AI的具体实现！ 学习关键概念 以人为本的AI（ H1st AI）解决了现实世界数据科学中的三个关键挑战： 工业AI需要人类洞察力：在许多重要应用中，没有足够的数据用于ML。 例如，去年产品的数据不适用于今年的新型号。 或者，尚未发货的设备

Lab2_202010 清单和清单

Horizo​​n Collaborate Guest Client共享扩展程序可帮助来宾用户与会议室与会者共享桌面 支持语言:English (UK)

使用OpenMP的共享内存并行编程简介 该在线课程是在HPC2N和LUNARC之间合作提供的。 OpenMP提供了一种有效的方法来用C，C ++和Fortran编写并行程序。 OpenMP程序适合在共享内存体系结构上执行，例如现代多核系统或Lunarc部署并在SNIC内的HPC群集的单个计算节点。 本课程将向参与者介绍并行编程的共享内存模型和OpenMP应用程序编程接口。 在许多情况下，OpenMP允许从最耗时的代码部分并行化开始，逐步升级现有的串行程序。 通常，OpenMP程序很容易从一个共享内存多处理器系统移植到另一个系统。 该课程包括讲座和实践环节。 教学语言为英语。 不需要并行计算方面的经验。 但是，希望参与者能够用C，C ++或Fortran编写串行程序。 课程内容包括： 共享内存编程概念 OpenMP API的语法 并行和串行区域 共享和私人数据 工作共享的构造和计划

A static-mode synthetic aperture imaging ladar (SAIL) in which the target and carrying platform are kept still during the collection process is proposed and demonstrated. A target point of 0.5 mm \times 0.5 mm and a two-dimensional (2D) object are reconstructed in the experiments, in which an optical collimator with a focal length of 10 m is used to simulate the far-field condition. The achieved imaging resolution is in agreement with the theoretical design. The static-mode down-looking SAIL has

An AP-Based Shilling Attack Detector for Collaborative Filtering Recommendation Systems

该自述文件由Travis-CI在2021年2月20日世界标准时间自动生成。 该存储库收集有关Collaboratorium中的演示的知识。 Collaboratorium PC使用用户帐户C ollab安装了Windows 10。 有关相应的密码，请sharepoint上的（需要登录）。 要实际访问Collab，请向Maarten索要他的钥匙。 或者，检查Karima旁边的钥匙柜以获取共享钥匙。 或提供了SURFsara的协作方法。 您可以在找到协作者的议程。 可以通过发送电子邮件至进行预订； 介绍了如何将Collab议程添加到Outlook。 可以在找到有关建立Skype会议的说明； Collab演示概述： 姓名 演示版 文档 截屏 代码 介绍 1.点 :cross_mark: :cross_mark: 2. ahn2 3.判例法分析 :cross_mark: :cross_mark: 4.生态学注释用户界面

hackathon-covid19：Projeto elaborado para o hackathon Covid-19

There are lots of issues existing in traditional collaborative filtering recommendation,.such as data scarcities, cold start, recommendation accuracy and.timeliness. And how to improve the efficiency and quality of recommendation is a.key problem in collaborative recommendation. In the traditional collaborative filtering.algorithms, the rating scale of different users for all projects sometimes may be.neglected while calculating the similarity. Some algorithms such as adjusted cosine.similarity

Zulip Terminal- 的官方终端客户 | | | | 关于 Zulip Terminal是Zulip的官方终端客户端，提供基于 。 具体目标包括： 提供与Zulip Web客户端大致相似的用户体验，最终支持其所有功能 通过键盘启用所有操作（请参阅） 探索适合显示和输入约束的替代用户界面设计 支持各种平台和终端仿真器 功能状态 我们认为客户已经提供了相当稳定的中等功能的日常用户体验。 当前的开发重点是改善日常使用方面，这些方面更常用-减少用户为特定功能临时切换到另一个客户端的需求。 我们希望只能长期解决的当前限制包括对以下方面的支持： 具有额外特权的用户（所有者/管理员）执