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最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
弗罗茨瓦夫大学计算机科学研究所的大多数职位
该研究所始终被评为研究波兰计算机科学的最佳场所之一，并主持了从事算法，组合优化，逻辑和数据库理论的紧凑型群体。我们的学生在ICPC编程竞赛中取得了很高的成绩，其中一些人参与了我们的研究活动。PI及其合作者（也将在该项目上工作）定期发布顶级算法会议（Soda，ICALP Track A）。
网络协议中的混合量后加密术
这项工作还解决了混合密码学的关键监督：缺乏强大的应急计划。如果在量词后组件中发现脆弱性，混合系统将保留经典的安全性，但会失去其后量子后的抵抗。为了减轻这种风险，我们引入了PKI延长终生期（PKIELP），这是一种新型混合量子后身份验证的方法。PKIELP使用“包装证书”来加密公钥，以防止量子对手提取经典的私钥。与NIST选择的算法相比，我们的建议大大降低了量子身份验证的字节开销。降低认证大小有望提高TLS连接性能并增强混合系统的整体安全性。
海报：GSIT：用于车辆网络中层次证书管理的几何空间信息树
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树（GSIT），这是一个新颖的框架，通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证，简化执行步骤，同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构（PKI），增强隐私保护，化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
初级研究员Advt帖子的广告。否...
我在此声明我已经仔细阅读并理解了广告中给出的说明。以这种形式提供的所有信息以及所附的文档都是真实的，并且在我的知识和信念上都是正确的。我完全理解，如果以后发现申请中给出的任何信息是不正确 / false的，或者如果我不满足资格标准，我的候选 /候选人可能会被取消 /终止。
海报Aniti Days 2024元组.pptx
●成千上万的活动要安排和分配给资源●约束：优先，劳动力和机器可用性，技能……●目标：成本，完成时间，质量……●许多不确定性来源：延迟，设备失败…
研究生学生手册2024
本手册为学生（本地和国际）计划在马来西亚Putra Universia（UPM）进行研究生学习提供了重要信息。这包括访问和交流研究生到UPM。内容涵盖了有关录取，国际合作计划，学生流动性，学术事务，财务援助，学生事务，学习支持，签证和学生通行证的信息。校园内可用的服务和设施列表中提供了更新的信息。手册旨在指导学生了解学术要求和程序，以确保成功完成研究生学习。本手册中包含的研究生课程（研究和课程）包括UPM的各种学院和学院提供的博士学位和硕士学位。本手册应与UPM研究生研究规则（修订版2015 - 2016年），个人计划法规和其他通用学术法规一起阅读。有关该计划和入学的一般询问可以直接向研究生学院以及相关的教职员工或机构。研究生学院（SGS）的背景研究生研究学院（SGS）是一个基于服务的行政中心，旨在协助研究生从入学到完成学习。SGS是核心支持系统，可通过培养UPM与其毕业生之间的关系来帮助UPM学生缓解和增强研究生体验。其主要角色是：sgs以前是1978年的研究生学习部门，随后在1993年2月发展成为功能齐全的研究生院（GSO），为UPM的越来越多的研究生人群提供服务。在2002年3月，它被正式更名为研究生研究学院（SGS），该研究生课程协调所有研究生计划及其在UPM中的相关活动。SGS在推进UPM作为一所研究大学的地位方面也发挥了积极作用。