Official Repository for Machine Learning class - Physics Without Frontiers 2021

Overview

PWF 2021

Física Sin Fronteras es un proyecto del Centro Internacional de Física Teórica (ICTP) en Trieste Italia. El ICTP es un centro dedicado a fomentar el estudio de la ciencia en el mundo y particularmente en los países en vías de desarrollo. Siguiendo esta línea, Física Sin Fronteras busca apoyar en la realización de proyectos en países donde queda trabajo por hacer en su desarrollo científico. La particularidad de estos proyectos es que son propuestos por los países organizadores y buscan responder a las necesidades de este.

El enfoque que hemos elegido para Guatemala es el de cursos con mucha práctica, o hands-on, en inglés. Los estudiantes deben tener una participación muy activa. También, una de nuestras prioridades es la excelencia. Buscamos que nuestros expositores sean de la mejor calidad a nivel mundial. Para este año, elegimos el tema de computación cuántica que estará a cargo de Marco Cerezo, un físico guatemalteco experto en estos temas, que realiza investigación en el desarrollo y la implementación de algoritmos de computación cuántica, en el Laboratorio Nacional de Los Álamos de Nuevo Mexico, Estados Unidos. Nos enorgullece presentar a Marco como nuestro primer profesor guatemalteco en un curso de Física Sin Fronteras en Guatemala.

El curso contará con una semana de introducción propedéutica, para que los estudiantes que no estén familiarizados con la mecánica cuántica puedan seguir los conceptos presentados por Marco. Este curso será impartido por los profesores de la Escuela de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de San Carlos (ECFM-USAC), Juan Diego Chang y Giovanni Ramírez. Juan Diego es profesor de los cursos de mecánica cuántica en la escuela y cuenta con una maestría en Física Teórica de la Universidad de Cergy-Pontoise, Francia. Giovanni, por su lado, es doctor en física de la materia condensada por la Universidad Autónoma de Madrid y es actualmente el principal investigador a nivel nacional en temas de mecánica e información cuántica. También, contaremos con auxiliares, l lqlue son estudiantes destacados de la ECFM y que actualmente realizan trabajos de final de grado en temas relacionados en colaboración con la Universidad Autónoma de México.Física Sin Fronteras es un proyecto del Centro Internacional de Física Teórica (ICTP) en Trieste Italia. El ICTP es un centro dedicado a fomentar el estudio de la ciencia en el mundo y particularmente en los países en vías de desarrollo. Siguiendo esta línea, Física Sin Fronteras busca apoyar en la realización de proyectos en países donde queda trabajo por hacer en su desarrollo científico. La particularidad de estos proyectos es que son propuestos por los países organizadores y buscan responder a las necesidades de este.

El enfoque que hemos elegido para Guatemala es el de cursos con mucha práctica, o hands-on, en inglés. Los estudiantes deben tener una participación muy activa. También, una de nuestras prioridades es la excelencia. Buscamos que nuestros expositores sean de la mejor calidad a nivel mundial. Para este año, elegimos el tema de computación cuántica que estará a cargo de Marco Cerezo, un físico guatemalteco experto en estos temas, que realiza investigación en el desarrollo y la implementación de algoritmos de computación cuántica, en el Laboratorio Nacional de Los Álamos de Nuevo Mexico, Estados Unidos. Nos enorgullece presentar a Marco como nuestro primer profesor guatemalteco en un curso de Física Sin Fronteras en Guatemala.

El curso contará con una semana de introducción propedéutica, para que los estudiantes que no estén familiarizados con la mecánica cuántica puedan seguir los conceptos presentados por Marco. Este curso será impartido por los profesores de la Escuela de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de San Carlos (ECFM-USAC), Juan Diego Chang y Giovanni Ramírez. Juan Diego es profesor de los cursos de mecánica cuántica en la escuela y cuenta con una maestría en Física Teórica de la Universidad de Cergy-Pontoise, Francia. Giovanni, por su lado, es doctor en física de la materia condensada por la Universidad Autónoma de Madrid y es actualmente el principal investigador a nivel nacional en temas de mecánica e información cuántica. También, contaremos con auxiliares que son estudiantes destacados de la ECFM y que actualmente realizan trabajos de final de grado en temas relacionados en colaboración con la Universidad Autónoma de México.

Official pytorch code for SSC-GAN: Semi-Supervised Single-Stage Controllable GANs for Conditional Fine-Grained Image Generation(ICCV 2021)

SSC-GAN_repo Pytorch implementation for 'Semi-Supervised Single-Stage Controllable GANs for Conditional Fine-Grained Image Generation'.PDF SSC-GAN:Sem

tyty 4 Aug 28, 2022
This repository contains small projects related to Neural Networks and Deep Learning in general.

ILearnDeepLearning.py Description People say that nothing develops and teaches you like getting your hands dirty. This repository contains small proje

Piotr Skalski 1.2k Dec 22, 2022
Train a deep learning net with OpenStreetMap features and satellite imagery.

DeepOSM Classify roads and features in satellite imagery, by training neural networks with OpenStreetMap (OSM) data. DeepOSM can: Download a chunk of

TrailBehind, Inc. 1.3k Nov 24, 2022
MatchGAN: A Self-supervised Semi-supervised Conditional Generative Adversarial Network

MatchGAN: A Self-supervised Semi-supervised Conditional Generative Adversarial Network This repository is the official implementation of MatchGAN: A S

Justin Sun 12 Dec 27, 2022
The official repository for paper ''Domain Generalization for Vision-based Driving Trajectory Generation'' submitted to ICRA 2022

DG-TrajGen The official repository for paper ''Domain Generalization for Vision-based Driving Trajectory Generation'' submitted to ICRA 2022. Our Meth

Wang 25 Sep 26, 2022
Code for our NeurIPS 2021 paper 'Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation'

Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation (NeurIPS 2021) Code for our NeurIPS 2021 paper 'Exploiting the Intri

Shiqi Yang 53 Dec 25, 2022
SOFT: Softmax-free Transformer with Linear Complexity, NeurIPS 2021 Spotlight

SOFT: Softmax-free Transformer with Linear Complexity SOFT: Softmax-free Transformer with Linear Complexity, Jiachen Lu, Jinghan Yao, Junge Zhang, Xia

Fudan Zhang Vision Group 272 Dec 25, 2022
The repository offers the official implementation of our paper in PyTorch.

Cloth Interactive Transformer (CIT) Cloth Interactive Transformer for Virtual Try-On Bin Ren1, Hao Tang1, Fanyang Meng2, Runwei Ding3, Ling Shao4, Phi

Bingoren 49 Dec 01, 2022
Masked regression code - Masked Regression

Masked Regression MR - Python Implementation This repositery provides a python implementation of MR (Masked Regression). MR can efficiently synthesize

Arbish Akram 1 Dec 23, 2021
PyExplainer: A Local Rule-Based Model-Agnostic Technique (Explainable AI)

PyExplainer PyExplainer is a local rule-based model-agnostic technique for generating explanations (i.e., why a commit is predicted as defective) of J

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A collection of educational notebooks on multi-view geometry and computer vision.

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Max 65 Dec 09, 2022
A Python package for performing pore network modeling of porous media

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PMEAL 336 Dec 30, 2022
InsTrim: Lightweight Instrumentation for Coverage-guided Fuzzing

InsTrim The paper: InsTrim: Lightweight Instrumentation for Coverage-guided Fuzzing Build Prerequisite llvm-8.0-dev clang-8.0 cmake = 3.2 Make git cl

75 Dec 23, 2022
Repo for "Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition against Common Corruptions" https://arxiv.org/abs/2201.12296

Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition against Common Corruptions This repo contains the dataset and code for the paper Benchmarking Ro

Jiachen Sun 168 Dec 29, 2022
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NBEATSx: Neural basis expansion analysis with exogenous variables We extend the NBEATS model to incorporate exogenous factors. The resulting method, c

Cristian Challu 100 Dec 31, 2022
this is a lite easy to use virtual keyboard project for anyone to use

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Mohamed Emad 3 Oct 23, 2021
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FisherPruning-Pytorch An implementation of Group Fisher Pruning for Practical Network Compression based on pytorch and mmcv Main Functions Pruning f

Peng Lu 15 Dec 17, 2022
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General Multi-label Image Classification with Transformers Jack Lanchantin, Tianlu Wang, Vicente Ordóñez Román, Yanjun Qi Conference on Computer Visio

QData 154 Dec 21, 2022
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AHDRNet-PyTorch This is the PyTorch implementation of Attention-guided Network for Ghost-free High Dynamic Range Imaging (CVPR 2019). The official cod

Yutong Zhang 4 Sep 08, 2022
Cycle Consistent Adversarial Domain Adaptation (CyCADA)

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Hyunwoo Ko 2 Jan 10, 2022