进阶科研 | 低功耗人工智能的开发研究

课题名称

【个人电脑智能的开发数据分析】

这两项故事情节

智能自 2012 年 AlexNet 赢得 ILSVRC 图像识别大赛冠军之日起给予了突飞猛进的拓展，其算法和运用并未带入各个理科分支并逐渐进入人们的日常生活。5G 和物联网的快速拓展也促成智能大规模落地，例如自动驾驶，机器，智能家居，智慧城市等，未来会人们一定会生活在一个智能厂商和装置遍地开花的时代。

智能横跨很多理科，例如计算出来机光影，词法处理，大图像处理，畀荐系统，计算出来机图形学，遏制方法论以及计算出来机系统骨架等。随着史学界对智能算法弹道慢慢增强的尽快，基于剖面修习的三维变得愈来愈比较简单，体现在剖面信息处理的层数慢慢增加，神经元的相连关系慢慢变比较简单，从而导致三维畀理小说的计算出来量大幅增加。个人电脑装置CPU较高，计算出来能力占优势，一方面要依然畀理小说弹道，另一方面要保证实时性，给智能三维的作战产生很大困难。

这两项简介

对智能三维来进行可用性，设计出可以在个人电脑装置上高效运行的三维。针对图像识别的经典电影三维 VGG，ResNet等，对其来进行剪枝取样，缩减三维计算出来量和参数量，验证三维弹道和规模的关系， 为智能在个人电脑装置上的作战来进行进一步探索。

必需接收者

● 副教授1对1

● 远程线上（微信会议）

非常适合人群

● 转学生、大学生

● 对计算出来机、智能感兴趣的同学

指导故事情节

中科院某所副数据分析员，硕士生指导。以第一笔记身份在国际间 顶级期刊和会议上（CCF A/B 类）刊发篇文章数篇，拥有多项国际间发明专利和插件侵权行为，撰写过专著和学术著作，任职多个国际间会议的审稿人和调查结果主席。

修习内容

● 智能典范专业知识：剖面修习故事情节、图像识别、质点测定、图像再分；个人电脑智能故事情节专业知识：拓展片面、面临的挑战；

● 剖面修习训练框架：python、pytorch、了解数据集；

● 滤波信息处理典范：滤波层、全相连层、池化层、softmax函数；

● 滤波信息处理的图像识别经典电影三维：Alexnet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet;

● 三维剪枝方法介绍：四维动量概念、骨架化剪枝、非骨架化剪枝；

● 三维取样方法介绍：单弹道浮点数典范、低比特取样、重训练；

时间亦需

10同一时间教学科研同步来进行课+12同一时间副教授教学科研课程+6同一时间中文篇文章指导

这两项收获

● 3000字左右的教学科研调查结果

● 副教授畀荐信（10所网畀）

● EI/CPCI国际间会议篇文章（独立一作）

注记：更是多接收者请重视微信公众号【实研故事情节增强】

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