本期为TechBeat人工智能社区第327期线上Talk。

北京时间7月29日(周四)晚8点，北京航空航天大学在读博士生——秦浩桐的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “多场景下的模型低比特量化”，届时将介绍有关不同场景中的精确模型量化挑战与进展。

Talk·信息

主题：多场景下的模型低比特量化

嘉宾：北京航空航天大学在读博士生

秦浩桐

时间：北京时间 7月29日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

先进深度神经网络通常包含海量参数和计算操作，很难在算力有限的硬件中直接运行部署。因此如何使模型又快又好，是当前深度学习技术实用落地的关键问题之一。目前，低比特量化已经成为一种获得轻量神经网络的有效方法。

本次分享主要为：

1、模型低比特量化压缩简介

2、不同场景中的精确模型量化挑战

3、用于离线量化的多样化样本生成

4、基于量化训练的二值3D点云网络

Talk·参考资料

这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

[1] https://arxiv.org/pdf/2103.01049.pdf 

[2] https://htqin.github.io/Projects/BiPointNet.html 

Talk·提问交流

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方式 ②

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Talk·嘉宾介绍

秦浩桐，北京航空航天大学计算机学院博士生，导师为李未院士和刘祥龙教授。此前于北京航空航天大学计算机学院获学士学位。研究兴趣为基于低比特量化的硬件友好深度学习，致力于改善深度学习模型在资源有限场景下的推理、生产和部署环节。在ICLR，CVPR，ICCV，TMM等会议、期刊上发表学术论文7篇，其中一作4篇；组织申办中国模式识别与计算机视觉大会PRCV 2021“硬件友好的轻量化深度学习”专题论坛；曾获得国家奖学金、华为奖学金、腾讯犀牛鸟精英人才培养计划等。

个人主页：

https://htqin.github.io/

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关于TechBeat人工智能社区

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