Zobrazeno 1 - 10
of 4 356
pro vyhledávání: '"machine learning libraries"'
With the increasing popularity of machine learning (ML), many open-source software (OSS) contributors are attracted to developing and adopting ML approaches. Comprehensive understanding of ML contributors is crucial for successful ML OSS development
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.05685
Issue resolution and bug-fixing processes are essential in the development of machine-learning libraries, similar to software development, to ensure well-optimized functions. Understanding the issue resolution and bug-fixing process of machine-learni
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.06005
Autor:
Chen, Boyang, Heaney, Claire E., Gomes, Jefferson L. M. A., Matar, Omar K., Pain, Christopher C.
This paper solves the discretised multiphase flow equations using tools and methods from machine-learning libraries. The idea comes from the observation that convolutional layers can be used to express a discretisation as a neural network whose weigh
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.06755
Publikováno v:
Applied Computer Systems, Vol 29, Iss 2, Pp 43-52 (2024)
Reliable and accurate electricity price forecasting algorithms can be used to inform efficient energy consumption schedules and maximise profits for electricity traders. Operating within Ireland’s Integrated Single Electricity Market (I-SEM), trade
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/15c7ed61385a49b2836eb732cd25df69
Automatic detection of software bugs is a critical task in software security. Many static tools that can help detect bugs have been proposed. While these static bug detectors are mainly evaluated on general software projects call into question their
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.04080
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sridhar, Upasana, Tukanov, Nicholai, Binder, Elliott, Low, Tze Meng, McMillan, Scott, Schatz, Martin D.
Interest in deploying Deep Neural Network (DNN) inference on edge devices has resulted in an explosion of the number and types of hardware platforms to use. While the high-level programming interface, such as TensorFlow, can be readily ported across
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.04769
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.