ONNX-MLIR 和 TVM 是两种机器学习模型编译和优化工具。ONNX-MLIR 专注于 ONNX 格式，适用于固定架构；而 TVM 支持多种格式，强调自动优化，适合多样化的深度学习应用。两者均支持跨平台运行和模型优化。

前言 在AI模型的部署中，如何高效地編譯與優化模型以便在不同硬體上進行推理是近年來熱門的話題。尤其是如何將神經網路模型利用 GPU、NPU、TPU 等加速器高效運算。其中 ONNX-MLIR 和 TVM 是兩個在此領域備受矚目的工具，儘管它們有一些相似之處，但在設計目標、應用場景和優化能力上也存在顯著差異。本篇文章將深入比較 ONNX-MLIR 和 TVM，幫助讀者更好地理解它們的特性及應用場景。

前言 隨著深度學習模型的應用日益普及，如何有效地在資源受限的設備上運行這些模型成為了一個重要的課題。ONNX（Open Neural Network Exchange）作為一種開源的神經網絡模型交換格式，逐漸被廣泛採用，其標準化的格式使得各類深度學習框架能夠互相兼容與共享。然而，儘管 ONNX Runtime 提供了一個相對簡便的方法來部署 ONNX...

2024年7月将举办滞后序列分析工作坊，旨在教授学员滞后序列分析的核心内容，包括观察、记录、编码学习行为，以及分析、解读结果和撰写研究报告。工作坊提供实践操作和讨论小组活动，使用的工具包括Cohen's Kappa计算器和滞后序列分析计算机。

大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合是人工智能领域的重要进展，提高了KRL的准确性、适应性和有效性，扩大了其应用和潜力。然而，对于这些增强模型的基本组件和过程的全面回顾仍然缺失。因此，需要通过分类和实验数据评估每种方法的优点和缺点，并提出未来研究方向。

我们推出了EXAMS-V，一个新的多学科多模态多语言考试基准，包含20932个跨学科的多项选择题，来自7个语系的11种语言。这个数据集对于先进的视觉-文本模型具有挑战性，突显了作为未来基准的重要性。

AutoFLIP是一种自动联邦学习方法，利用知情剪枝在本地客户端和全局服务器中动态剪枝和压缩深度学习模型。实验证明AutoFLIP在强非独立同分布数据的场景中有显著改进，处理计算约束并实现更好的全局收敛能力。

本研究提出了基于 ChatGPT 的 Cypher 查询语言（CQL）生成框架，用于无人系统中的知识图推理问答。该框架在 CCKS 2023 竞赛中获得第二名，F1-score 为 0.92676。

该文介绍了PIRL强化学习框架，使用高级领域特定编程语言表示策略，提出了基于神经网络生成的策略的可验证和可解释的替代方案，用NDPS算法优化PIRL策略，实验结果表明，PIRL策略易于迁移。

本文讨论了可解释性的机器学习，即xAI。xAI试图提供人工智能预测结果的解释，但可解释性并不总是令人满意。文章介绍了可解释性的重要性、限制和好的解释的定义。xAI主要关注变量之间的关联，适合分析师、研究者和学生使用。在使用xAI时，需要了解自己对解释的需求。最后，文章提问读者是否信任AI的结果。

Kali Linux是一個開放原始碼的Linux發佈版，旨在提供進階的滲透測試和資安稽核。它包含超過600種滲透測試工具，並支援多種任務，如資安研究、電腦取證、逆向工程、漏洞管理和紅隊測試。Kali Linux是免費且可客製化的，並支援多種平臺和語言。它可以通過不同的方式下載和安裝，如裸機安裝、虛擬機器、ARM硬體和Android硬體。想要學習Kali Linux的人可以參考相關的書籍和資源。

本文介绍了使用虚无假设检验来评估机器学习模型的效果，并探讨了不平衡数据和平均分布数据对基准线评估的影响。同时，介绍了比较演算法的其他推论统计检定方法。最后，提出了如何评估机器学习模型的问题。

「DevOps 的 2022 學習之路」

「DevOps 的 2022 學習之路」

哈囉，大家最近在吃什麼呢？這裡是研究把各種東西都打包到Docker的布丁。 談到人工智慧、機器學習，很多人都覺得應該要用程式語言來做。與此同時，也是有人致力於將複雜的東西簡化成容易使用的工具，這就是今天要介紹的「不用寫程式的機器學習工具」。這篇是我之前發佈在政大人工智慧與數位教育中心的AI專欄中的文章。現在隨著Blog「布丁布丁吃什麼？」恢復運作，我就來整理整理之前做過的事情吧。 前言...

哈囉，大家最近在吃什麼呢？這裡是感嘆Chromebook發展日新月異的布丁。 上一次我介紹了適合開發者的ASUS Chromebook Flip CX 5，這次我們來看看ASUS在Chromebook主力戰場的教學環境中推出最新的機型：ASUS Chromebook Detachable CZ1 (CZ1000)吧。ASUS Chromebook Detachable CZ1...