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2019年9月24日青年博士論壇預告

來源: 計算機學院 | 發表時間: 2019-09-23 | 瀏覽次數: 1017

時間:924(周二) 10:30-11:30

 

地點:仙林校區計算機學科樓327會議室

 

報告人:李康

  目:基于外觀預測的全卷積孿生神經網絡目標跟蹤算法

  :

目標跟蹤研究的是在僅給出目標在第一幀位置的前提下,在余下的視頻幀中定位目標的問題?;谂袆e模型的跟蹤算法往往根據初始化的目標外觀訓練分類模型將目標與背景分開,然后在候選樣本中選擇具有最高“目標類”得分的樣本作為當前幀目標。從直覺上來說,若已知目標在某一幀的外觀表達,則算法能夠更精準地定位目標所在幀中的位置。我們針對基于判別模型的全卷積孿生網絡跟蹤算法(SiamFC),設計了一套目標外觀預測策略來提高跟蹤的魯棒性。并在此基礎上,設計了模型動態更新以及位置優化策略。實驗表明,基于外觀預測策略的算法在跟蹤具有較大外觀變化和尺度變化的目標時具有更高的精準度。

報告人簡介:

李康,男,博士,1986年生于安徽省亳州市。2008年于安徽大學獲得管理學學士學位;2012年于華中師范大學獲得計算機應用技術碩士學位;2016年于武漢大學獲得計算機應用技術博士學位;20171月至今在湖北大學計算機與信息工程學院任講師。其中,20189月至20199月獲得國家留學基金委資助公派前往美國常青藤名校賓夕法尼亞大學計算機與科學工程系做訪問學者,師從于蔣陳凡夫副教授從事計算機圖形圖像的研究工作。在科研項目方面,已主持湖北省自然科學基金一項,參與國家自然科學基金青年項目和面上項目各一項,總經費達100余萬元。目前,以第一作者身份在國內外期刊發表論文8篇,其中包括SCI4篇(引用140余次),EI兩篇,獲已授權國家發明專利3項。2012年至今,李康博士一直從事計算機視覺方面的研究工作,致力于研究魯棒的目標跟蹤算法。

 

報告人:陳小柏

  目:面向邊緣終端的低功耗人工智能芯片及系統設計

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隨著人工智能技術在移動通信,金融,安防,自動駕駛等領域的大范圍應用,帶來了面向人工智能技術的新的計算需求。傳統的CPU,GPU等指令驅動的計算平臺難以支持密集計算和超大數據通信的人工智能技術,且在儲能有限的移動終端設備中,高達上百瓦的功耗也難以長時間支持人工智能技術應用。針對邊緣終端設備中人工智能計算的算力,功耗和靈活性的瓶頸,報告人設計了算力充足,低功耗,高靈活性的人工智能計算方案。通過對算法,指令集,編譯工具,硬件(芯片)的軟硬協同設計,來獲得支持所有主流神經網絡算法的高靈活性,以及在55nm中芯國際工藝下的芯片高達2.2 Tops/W的計算能效。在軟件層面,報告人提出了面向神經網絡的專用指令集,此指令集攜帶并行參數和數據復用信息,同時設計相應指令生成器來解析神經網絡算法,通過獲取硬件計算和存儲資源信息來綜合生成優化執行的指令。在硬件層面,根據神經網絡計算形式和數據特點,設計了查表乘法陣列和可重構計算引擎,在低位寬計算中獲得相比常規乘法器陣列79%的能效優勢。根據數據儲存需求的結構性變化,設計了多層卷積層流水線計算技術,使神經網絡計算過程中的高功耗代價的片外通信的需求得到顯著降低甚至降低到0,從而大幅降低芯片的整體功耗。  

報告人簡介:

陳小柏,男,中山大學-卡耐基梅隆大學聯合工程學院聯合培養博士,主要研究方向為計算機體系結構,人工智能專用集成電路設計。讀博期間作為第一作者發表了4SCI/EI學術論文(其中2trans期刊,分別為電路與系統領域頂級期刊TCSVT,超大規模集成電路領域頂級期刊TVLSI),并在2017年吉隆坡,2018年美國夏威夷舉辦的兩次APSIPA ASC學術會議上做人工智能芯片研究的口頭報告。設計并流片的低功耗神經網絡芯片的能效達到2.2 Tops/W,為2018年最優設計,領先國內外同行工作。申請了3項發明專利以及1項集成電路布圖,并擔任IEEE TVLSI,TCAS,TVLSI的學術審稿人。曾在微軟亞洲研發集團,聯想研究院任職工程師和研究員,并聯合創建知名AI芯片初創企業真微科技,擔任總裁和首席科學家,推進低功耗AI芯片技術發展和技術商業化。


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