TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15239 · Oct 21

#python#artificial_intelligence#cloud_ml#computer_systems#courseware#deep_learning#edge_machine_learning#embedded_ml#machine_learning#machine_learning_systems#mobile_ml#textbook#tinyml You can learn how to build real-world AI systems from start to finish with an open-source textbook originally from Harvard University. It teaches you not just how to train AI models but how to design scalable systems, manage data pipelines, deploy models in production, monitor them continuously, and optimize for devices like phones or IoT gadgets. This helps you become an engineer who can create efficient, reliable, and sustainable AI systems that work well in practice. The book offers hands-on labs, community support, and free online access, making it easier to gain practical skills in machine learning systems engineering. https://github.com/harvard-edge/cs249r_book

Results

1 similar post found

Search: #cepiec

当前筛选 #cepiec清除筛选
100K20

@science_100k20 · Post #259 · 09/03/2024, 08:10 AM

#CABI#CEPIEC#CNKI#Questel#Orbit#SAGE#тестовыйдоступ Российский центр научной информации напоминает, что продолжается приём заявок на участие в тестовом доступе к научным информационным ресурсам в рамках централизованной (национальной) подписки. По ссылкам, приведенным ниже можно ознакомиться с описанием каждого ресурса и заполнить форму заявки для включения организации в перечень участников тестового доступа. Электронные ресурсы в области сельского хозяйства и наук о жизни, социальных, общественных и естественных наук (приём заявок – до 13 сентября 2024 года): ⚫️CABI. Коллекция баз данных – содержит научную информацию в области сельскохозяйственных наук и наук о жизни. ⚫️CEPIEC. Коллекция полнотекстовых баз данных – в базе собраны исследования аналитических центров, научные и статистические данные способствующие изучению и пониманию современного Китая. ⚫️CNKI. Коллекция полнотекстовых баз данных – включает в себя публикации китайских и зарубежных академических периодических изданий, докторские и магистерские диссертаций, а также издания университетов и научно-исследовательских институтов. Электронные ресурсы в области химии, машиностроения и инженерных наук (приём заявок – до 20 сентября 2024 года): ⚫️Questel. Ресурс Orbit Chemistry module – модуль, интегрированный в платформу Orbit Intelligence, предназначенный для поиска молекул в более чем 75 миллионах патентных документах. ⚫️SAGE Publications. Полнотекстовая коллекция журналов IMechE Journal Collection – коллекция журналов, охватывающая широкий спектр областей машиностроения и инженерных наук. Image by tippapatt from Adobe Stock