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sabayonino https://securityaffairs.co/wordpress/108459/hacking/chinese-hackers-covid19-vaccine-spain.html (18.09.20, 21:39)
Mpegforever Molto interessante i DC sotto H20, non sapevo, grazie. L'immagine poi vale da sola il giro sulla pagina :-) (18.09.20, 14:28)
sabayonino https://www.miamammausalinux.org/2020/09/microsoft-natick-affonda-i-datacenter-e-ne-e-contenta/ (18.09.20, 13:50)
Mpegforever TGIF !!! (18.09.20, 11:47)
Mpegforever sabayonino...no vpn....usb live via Tor e quando si spegne non esiste più nulla. (17.09.20, 09:30)
sabayonino https://www.html.it/15/09/2020/vpn-gratuite-e-scarsa-sicurezza/ (16.09.20, 13:50)
Mpegforever Interessante su Venere. Stimo molto le capacità e la passione di questi scienziati. Tanto di cappello (15.09.20, 10:00)
boboviz Clicca per guardare il video (14.09.20, 16:41)
boboviz c'è fibrillazione su Twitter per la conferenza stampa di RAS (14.09.20, 16:41)
boboviz Effettivamente, visti i risultati, non sarebbe male usare i datacenter Ferrari.... (14.09.20, 10:57)
Mpegforever Buona settimana e buon data crunching a tutti (14.09.20, 10:55)
Mpegforever Ma i server di Maranello non possono usarli per BOINC.ITALY ? Almeno li si che "rendono". Altro che calcoli aerodinamici, etc.ma va ma va (13.09.20, 16:49)
sabayonino https://www.ilpost.it/2020/09/12/antartide-coronavirus/ (12.09.20, 20:29)
sabayonino https://www.ilpost.it/2020/09/11/nasa-miniera-luna-artemis-vendita-materiale-spaziale/ (12.09.20, 20:28)
Mpegforever Letto dei cloud Google/AWS/Azure ma non mi fido...no pagamenti nei periodi di prova "se" le risorse utilizzate non vanno oltre quelle previste etc etc....pericolo assurdo per chi non è sicuro di quello che fa, come me...quindi niet. (11.09.20, 09:24)
Antonio Cerrato c'era qualcuno all'unisa che si occupava di calcolo distribuito (10.09.20, 20:07)
Mpegforever Mi hanno suggerito di chiedere a 1) Google 2) Aruba 3) Università. Qualcuno ha già provato ? (10.09.20, 09:11)
Nubman Sarebbe bello girarli anche per un solo giorno su OpenPandemics (09.09.20, 12:36)
Nubman Ce n'è uno (ReCaS) nello stesso dipartimento dove studio, purtroppo non ci sono mai entrato (09.09.20, 12:34)
Mpegforever Anni fa andai per lavoro al CRS4 in Sardegna.... ad avere un amico li ... la pelle d'oca avevo nel data center. Bellissimo. Sentivi la potenza di calcolo nell'aria, fantastico (09.09.20, 11:03)
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ARGOMENTO: [Thread Ufficiale] MLC@Home

[Thread Ufficiale] MLC@Home 03/07/2020 10:09 #134344

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E' partito un nuovo progetto che si occupa di Machine Learning e reti neurali.
Per ora solo lavoro per linux.
Il forum è attivo e l'amministratore del progetto sembra abbastanza presente.
MLC@Home

Vediamo come vien su
Ringraziano per il messaggio: manalog

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Ultima modifica: da sabayonino.

MLC@Home 03/07/2020 15:34 #134346

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Sembra davvero interessante... l'unica pecca è che al momento è gestito da una sola persona, il che non è mai una cosa troppo buona. In compenso dice di cercare collaboratori, speriamo qualcuno si aggreghi!
Il potenziale di questo progetto è alto.

Ho visto che tutti i team più importanti hanno già aggiunto il loro team sul sito, lo facciamo anche noi? Chi se ne occupa di solito?

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http://folding.extremeoverclocking.com/sigs/sigimage.php?u=717662&bg=1

MLC@Home 07/07/2020 23:53 #134360

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manalog ha scritto: Sembra davvero interessante... l'unica pecca è che al momento è gestito da una sola persona, il che non è mai una cosa troppo buona. In compenso dice di cercare collaboratori, speriamo qualcuno si aggreghi!
Il potenziale di questo progetto è alto.

Ho visto che tutti i team più importanti hanno già aggiunto il loro team sul sito, lo facciamo anche noi? Chi se ne occupa di solito?


Ho creato il team BOINC.Italy :italy:

Adesso c'è anche l'applicazione per windows:
www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=28#123

Poi hanno messo il consenso per l'esportazione delle statistiche. Bisogna andare ad attivarlo nelle proprie impostazioni:
www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=22#102
Ringraziano per il messaggio: manalog

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MLC@Home 08/07/2020 02:12 #134361

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Grande! Mi sono unito subito :)
Questo progetto mi intriga un sacco, spero proprio non faccia la fine di tanti altri giovani progetti Boinc morti dopo poco nel nulla. Secondo me vale la pena dargli un po' di fiducia.
Che poi sarebbe carino lanciare un challenge di benvenuto, magari tra un mesetto o due... Ci fosse un anniversario di qualche persona o evento legato all'AI sarebbe perfetto

Per ora ho trovato:
9 Agosto Marvin Minsky

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http://folding.extremeoverclocking.com/sigs/sigimage.php?u=717662&bg=1
Ultima modifica: da manalog. Motivo: Minsky

MLC@Home 08/07/2020 08:19 #134362

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A me risulta che l'iscrizione al nostro team non stia funzionando correttamente..
Forse bisognerà aspettare un po.

Non si possono vedere gli iscritti e manca la possilità di unirsi-
Per gli altri team si.

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MLC@Home 08/07/2020 21:49 #134364

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zioriga ha scritto: A me risulta che l'iscrizione al nostro team non stia funzionando correttamente..
Forse bisognerà aspettare un po.

Non si possono vedere gli iscritti e manca la possilità di unirsi-
Per gli altri team si.


Mi sembra strano. Io mi sono collegato subito dopo averlo creato e ho visto che lo hanno fatto altri due utenti oggi.
Forse è stato un problema temporaneo. Puoi riprovare?

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MLC@Home 09/07/2020 16:56 #134365

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quando faccio la ricerca per BOINC.Italy mi appare solo:



BOINC.Italy: l'Italia nel calcolo distribuito. Entra anche tu a far parte della più grande community italiana. image
BOINC.Italy è la nuova "alleanza" di team ed utenti italiani creata allo scopo di unire le forze di tanti volontari, per diffondere il calcolo distribuito e portare sempre più in alto la nostra bandiera nelle classifiche mondiali. Un gruppo dove tutti possono confluire e riconoscersi. Qualsiasi team e utente può entrare a far parte di questa squadra impegnata nella continua acquisizione di informazioni sui progetti e nella divulgazione del calcolo distribuito come risorsa sempre più importante per la scienza.
Visitate il nostro portale all'indirizzo www.boincitaly.org ed entrate a far parte della più grande community italiana dedicata a BOINC.
Sul portale troverete informazioni e news sul team, su tutto quello che riguarda BOINC e sui vari progetti seguiti dal team. Inoltre ci sono le statistiche, la chat ed il forum dove potrete trovare aiuto e divertirvi con gli altri membri del team! E se partecipate già ad altre community online o fate già parte di un team unitevi a noi con la vostra squadra e supportate BOINC.Italy: manterrete la vostra identità di team ma, attraverso una community unita, aumenteremo il peso dell'Italia alla comunità scientifica internazionale. Per maggiori informazioni e per vedere l'elenco delle community che fanno parte di BOINC.Italy visitate questa pagina del portale. Invitiamo tutti gli italiani ad unirsi a questa grande iniziativa e partecipare attivamente al team tramite il nostro portale.
Per qualsiasi informazione e richiesta vi invitiamo a scrivere nel nostro forum.
Che state aspettando a supportare BOINC.Italy?
Insieme, con il vostro aiuto, possiamo fare ancora di più!


e non trovo il comando di unisci

se schiaccio su supportare mi parte una pagina su BOINC.Italy e non la solita con in fondo il numero di utenti iscritti

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MLC@Home 10/07/2020 08:17 #134366

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OK, ci sono riuscito

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MLC@Home 11/07/2020 19:08 #134367

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Hanno rilasciato, alcuni giorni fa, anche l'applicativo per Windows a 64 bit. Ops, non avevo visto il messaggio di Sorcrosc
Gli amministratori ringraziano i volontari per questa prima settimana di scaccolo:

After 1 week, MLC@Home contributors have finished over 100,000 workunits, and trained over 14,000 neural networks. That's tremendous, thank you all for your support; and there's a lot more just on the horizon, so keep crunching!


Hanno anche rilasciato i sorgenti del progetto

Vediamo come vien su stò progetto.

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MLC@Home 12/07/2020 11:19 #134369

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Il lavoro è temporaneamente finito.

As the first round of 50,000 networks finishes training (what I'm referring to as "dataset 0"), I've released a few new test WUs for the next round ("dataset 1"). If these go well, I'll release the next 50,000 networks to train, that should keep keep the WUs flowing a bit more consistently.

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MLC@Home 12/07/2020 22:35 #134370

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Neanche mezza giornata e il lavoro ricomincia.
Qui la spiegazione del lavoro attuale, se qualcuno ci capisce qualcosa...

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MLC@Home 13/07/2020 09:36 #134371

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Ma, sbaglio o ha accorciato la deadline?

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MLC@Home 18/07/2020 18:20 #134383

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Spot T ha scritto: Ma, sbaglio o ha accorciato la deadline?

Effettivamente 2 giorni è cortina...

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MLC@Home 18/07/2020 18:26 #134384

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Il progetto, partito per iniziativa di un singolo ricercatore, è stato "adottato" dal laboratorio "The Cognition, Robotics, and Learning" dell'Università del Maryland.
Questo vorrà dire maggior supporto, altri ricercatori, ecc...

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MLC@Home 26/07/2020 20:25 #134406

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Alcune novità dal progetto:

We've started processing some of the data, for Dataset 1, and hope to have some preliminary results to share later this week
Datasets 1 and 2 are continue crunching away, see the live status on www.mlcathome.org/
Dataset 3 is in internal testing, and will be even larger. Expect a more complete writeup of what these results are soon
The project has secured a Raspberry Pi 4, and will be working on an ARM client. No timeline available yet.
You can now follow MLC@Home on Twitter: @MLCHome2
Lots of discussion on the forum related to validation errors for a small number of results (less than 1%), but are being addressed as they are uncovered, see the forum threads under "Issue Discussion"
A new server is being ordered!

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MLC@Home 29/07/2020 09:32 #134408

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Hanno pubblicato un post sui risultati preliminari di queste prime settimane di scaccolo. Se qualcuno ci capisce qualcosa, una traduzione/spiegazione è la benvenuta!!

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[Thread Ufficiale] MLC@Home 29/07/2020 10:59 #134409

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Succede se parli della tua materia agli ignoranti, senza sforzarti di fare qualche lezioncina introduttiva prima o qualche esempio suggestivo.
Credo sia arabo praticamente per chiunque non faccia ricerca nel machine learning, cioè noi tutti. :asd:

Ho provato a tradurre così:

Ho pensato che potrei condividere questo grafico, come corrente Dataset 1.

La prima e più semplice domanda a cui bisogna rispondere è se possiamo determinare quale "macchina" ciascun network ha allenato, solamente andando a guardare i parametri imparati. Per il Dataset 1, questo dovrebbe essere banale. Ho eseguito il dataset corrente attraverso alcune semplici/veloci analisi.

Ciascun network allenato ha 4364 parametri imparati. Puoi avere un'idea di quanti tipi abbiamo di ciascun network osservando le tabella delle statistiche in tempo reale sulla pagina principale. Si noti che correntemente abbiamo 9000 campioni di 4 tipi di macchine, e solo 230 o giù di lì della ParityMachine, così questo è correntemente un dataset sbilanciato (e non abbiamo usato nessuno dei trucchetti che faresti per aggirare ciò... questo era un test veloce).

Prima, abbiamo eseguito i parametri attraverso un classificatore Random Forest, e conseguito un'accuratezza del 99.1% (80/20 frazione allenamenti/test). La matrice della confusione ha mostrato che la maggior parte degli errori erano con la ParityMachine, principalmente dovuti a un basso numero di campioni disponibili.

Successivamente, ho fatto una semplice riduzione PCA da 4364 dimensioni a 2 per graficare facilmente. Il grafico risultante è il seguente:


Come possiamo vedere, ci sono cluster distinti che si formano per ciascun tipo di macchina, e anche la ParityMachine (viola) sembra essersi formata nel suo cluster. Se le cose semplici come PCA e RandomForest possono dirci la differenza piuttosto bene, siamo fiduciosi che le analisi più complesse possano fare persino meglio.

Questi risultati *molto* preliminari si preannunciano molto buoni per la nostra tesi centrale la quale (N.d.T. la quale afferma che), dati abbastanza esempi, puoi determinare quali dati allenanti sono stati usati per allenare un network. Un risultato molto più convincente si avrebbe se potessimo dire la differenza tra una *Machine nel Dataset 1, e una *Modified nel Dataset 2.

Tenterò di pulire il Jupyter Notebook (N.d.T. dovrebbe essere questo ) e anche postarlo verso la fine della prossima settimana.

Ringraziano per il messaggio: Antonio Cerrato

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[Thread Ufficiale] MLC@Home 30/07/2020 15:43 #134410

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[Thread Ufficiale] MLC@Home 02/08/2020 13:50 #134412

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Altre novità dal progetto:

Happy 1 month anniversary! MLC@Home launched June 30th, so yesterday marked the 1 month anniversary. Thanks to all contribute!
We took a preliminary look at Datasets 1 and 2,and the results were encouraging.
We are able to differentiate the nearly identical machines in Dataset 1 and Dataset 2 based solely on the learned weights, and we were able to plot the weights in 2D weight space, and see some separation/clustering. This leads to come interesting follow-on questions and suggests maybe loss isn't the only way to evaluate a network (thread here)
Linux armhf/arm64 support is in progress. 32-bit client it up and running in testing. Follow along with progress here: Linux/armhf and Linux/arm64 support status thread.
Dataset 3 continues in internal testing. Should be ready in a few more weeks.
The deadlines for new and follow-on WUs has been moved to 4 days instead of 2. This should help the boinc client make some better decisions about scheduling work. However, many already queued work units still have the 2 day deadline, so this will not go away completely.
New server will likely take at least several weeks.

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[Thread Ufficiale] MLC@Home 09/08/2020 18:12 #134416

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Ormai ci hanno preso gusto e rilasciano una nota a settimana!!

This week we focused on behind-the-scenes work
A new server for the project has been ordered buy may take a while to ship
ARM32 and ARM64 clients have been created in-house but more testing is needed. Performance on the Pi4 especially is quite reasonable.
We spent a lot of time this week trying to get both amd64 and ARM clients to compile statically to simplify deployment. However, the resulting binaries still have issues, and that path might not be an viable option.
We intend to release a preliminary version Datasets 1 and 2 to the public for your own data science analysis as soon as we have at least 1000 samples from each machine type. This will just be a CSV file of the weights for each trained network and the label of which machine type. When the full 10k for each is done, we're release a larger dataset that includes that plus the trained models and some more metatdata about each WU's training progress.
We're working on 2-3 potential different academic papers based on the work so far. One paper based on the analysis of datasets 1 and 2; another one (possibly combined with the previous) on using out weight-space analysis to detect trojan networks hidden in otherwise benign networks; and a possible third paper/talk on the engineering behind building a distributed computing project focused on ML. One conference we're targeting has a submission deadline of late September, so lots to do between now and then.
In relation to the above, we're working on an new version of the client that can support CNNs as well as RNNs. This will allow us to build WUs based on more widely available synthetic network data.
This week was a relatively quiet week in the forums.

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