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  • 周礼栋:现在是计算机系统和网络研究“最好的时代”

    在本文中,周礼栋博士接受访谈,介绍了在这个系统拥有前所未有的复杂性的时代,如何精进系统与网络的研究工作,解释了像CloudBrain这样的项目针对实时故障排查来解决云规模问题,也探讨了网络相关的“灰色故障”问题,并告诉我们为什么现在是系统和网络研究的“最好的时代”。

  • 细粒度稀疏也能取得高加速比:神经网络模型压缩与加速的新思路

    深度神经网络让人工智能在多个领域获得了极大的进步,但随着模型日益变大、变复杂,深度神经网络的低延迟推理对应用落地来说至关重要。为此,微软亚洲研究院系统与网络组从模型的稀疏性入手解决计算力需求增长与供应之间的矛盾,通过利用权重稀疏性(weight sparsity)和特征图稀疏性(feature map sparsity)同时达到高准确率,高模型压缩率和加速比。

  • 对话 | 港科大教授权龙:为什么三维重建才是计算机视觉的灵魂?

    在“全民计算机视觉”的今天,其发展历程却鲜少有人追溯。梳理研究的过去将能让我们更好地探索未来。权龙教授为我们介绍了三维重建的历史发展与应用前景,也为大家在研究学习、职业选择等方面给出了一些实用建议。