오스틴의 텍사스 대학교와 기술 대기업 인 카지노 사이트는 미래에 추가 기술로 분기하기 전에 인공 지능 및 기계 학습에 중점을 두는 연구 계약을 체결했습니다.
5 년 파트너십의 일부로카지노 사이트 Research내년에 4 개의 AI/ML 카지노 사이트 프로젝트와 하나의 사이버 보안 카지노 사이트 프로젝트에 대한 자금과 전문 지식을 제공 할 것입니다. Cockrell School of Engineering 및 College of Natural Sciences의 카지노 사이트원들은 사물 인터넷, 컴퓨터 비전, 교육 학습 네트워크 등을 포함하여 AI 및 ML의 여러 영역을 조사 할 것입니다..
목표는 카지노 사이트와 UT Austin이 매년 동맹에 더 많은 프로젝트를 추가하는 것입니다. 조직이 자연어 처리, 증강/가상 현실, 사이버 보안, 에지 컴퓨팅 등을 포함하는 다른 분야
우리는 전략적 연구 파트너와 긴밀히 협력하여 충족되지 않은 요구를 이해하고 기초 및 응용 연구 협력을 위해 프라이밍 된 상호 영역을 식별합니다. "우리는 UT와 Cockrell School of Engineering의 최신 전략적 연구 파트너로서 카지노 사이트를 환영하게되어 기쁩니다."
“카지노 사이트 Research는 카지노 사이트에 대한 전략적 관심 분야에 대한 최첨단 연구를 수행하고 포스터로 전환하고 포스터의 미래에 자금을 조달하기 위해 교수진과 협력하기 위해 광범위한 연구 강점을 가진 여러 최고 대학과 파트너 관계를 맺기 시작했습니다. 카지노 사이트의 미래에 영향을 줄 수있는 흥미로운 프로젝트에 자금을 지원할 수있는 흥미로운 프로젝트에 자금을 지원할 수 있습니다. 향후 몇 년 동안 여러 연구 프로젝트에 자금을 지원합니다.”
새로운 파트너십에 포함 된 첫 5 개의 프로젝트를 살펴 보는 것은 다음과 같습니다.
Radu Marculescu전기 및 컴퓨터 공학과 교수는 연합 학습 알고리즘을 사용하여 다양한 유형의 장치의 대규모 네트워크에서 데이터, 대기 시간 및 전력 사용 문제를 처리하는 새로운 접근 방식을 개발할 것입니다. Federated Learning을 통해 네트워크의 많은 장치가 교육 및 예측 모델을 공동으로 학습하면서 모든 데이터를 개별 장치에 한정하여 유지할 수 있습니다.
Aditya Akella, 자연 과학 대학의 컴퓨터 과학 교수는 소프트웨어 애플리케이션의 단일 사본 (인스턴스)이 많은 고객에게 서비스를 제공하는 다중 테넌트 환경에서 대규모 AI 네트워크와 함께 제공되는 과제를 해결하고 있습니다. 이러한 모델의 크기는 스케일링과 훈련 속도를 늦추는 네트워크 병목 현상을 생성 할 수 있습니다.
전기 및 컴퓨터 공학 조교Sandeep Chinchali는 교육 목적으로 자신의 비디오 스트림에서 데이터를 가져 와서 컴퓨터 비전 기능을 향상시킬 수있는 사물 인터넷 장치를위한 학습 플랫폼을 개발하고 있습니다. 목표는 이러한 IoT 장치에서 귀중한 교육 데이터를 자동으로 선택할 수있는 새로운 기계 학습 알고리즘을 구축하는 것입니다.
컴퓨터 과학 교수Hovav Shacham는 소프트웨어 시스템에 기능을 추가하기 위해 타사 라이브러리를 사용하여 제공되는 보안 취약점을 제로화하고 있습니다. 이를 수정하는 열쇠는 라이브러리가 읽고 쓸 수있는 메모리를 제한하는 것입니다.
Zhangyang“Atlas”Wang전기 및 컴퓨터 엔지니어링 보조 교수는 상당한 자원이 필요한 대규모 학습 모델 내에서 소규모 하위 네트워크를 검사하고 있습니다. 이 작은 하위 네트워크는 더 적은 리소스가 필요하며 Wang의 카지노 사이트에 따르면 더 큰 네트워크와 함께 수행 할 수 있습니다.
