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孟买 Veermata Jijabai 技术学院
定期对校园进行清洁和喷雾。检查校园内的树木/灌木，确保及时修剪树木和灌木。与 BMC 和其他地方机构联络，处理固体废物、修剪/砍伐树木、害虫防治、废物处理等。作为联络人，协调保洁人员、维护科、宿舍办公室和主任办公室的工作。遵守所有安全和安保政策和程序；向上级部门报告清洁问题、安全隐患、事故或伤害。4 保安人员年龄限制：65 岁
在软件定义的车辆中进行实时和高效的感知工作流
摘要 - 随着对软件定义的VEHICE（SDV）的需求不断增长，基于深度学习的感知模型在智能运输系统中变得越来越重要。但是，由于其实质性的要求，这些模型在实现实时和有效的SDV解决方案方面面临着巨大的挑战，这些要求在资源约束车辆中通常不可用。因此，这些模型通常会遭受低吞吐量，高潜伏期和过多的GPU/内存使用量，因此对于实时SDV应用而言，它们不切实际。为了应对这些挑战，我们的研究重点是通过在各种组合环境中整合修剪和量化技术来优化模型和工作流程，并利用诸如Pytorch，ONNX，ONNX运行时和Tensorrt之类的框架。我们系统地进行了分类并评估了三种不同的修剪方法，并结合了多个精确量化工作流程（FP32，FP16和INT8），并根据四个评估指标呈现结果：推理吞吐量，延迟，延迟，GPU/内存使用情况以及准确性。我们设计的技术，包括修剪和量化，以及优化的工作流程，可以达到最高18倍的推理速度和16.5倍越高的吞吐量，同时将GPU/内存使用量最多减少30％，所有这些都对准确性的影响最小。我们的工作建议使用用FP16精度和组修剪来量化的火炬 - 荷兰 - 托管工作流，作为最大程度地提高推理性能的最佳策略。它表现出在SDV中优化实时，有效的感知工作流程的巨大潜力，这有助于增强深度学习模型在资源约束环境中的应用。
春季2025 - CS特殊主题
Course Outline Week 1: Introduction: Basics of Deep Learning Week 2: Efficient Inference: Pruning and Sparisity Week 3: Efficient Inference: Knowledge Distillation Week 4: Efficient Inference: Quantization Week 5: Efficient Inference: Neural Architecture Search Week 6: Domain‐Specific Optimization: Transformer and LLM Week 7: Domain‐Specific Optimization: Efficient Transformer Deployment Week 8: Domain‐Specific Optimization: Post Training策略第9周：域特异性优化：扩散模型的培训第10周：域特异性优化：扩散变压器的培训后第11周：有效培训：分布式培训第12周：有效培训：在设备培训和转移学习周期：13：未来周14：未来周：最终项目介绍15周：最终项目介绍
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
神经网络
深度神经网络 (DNN) 已成为对大脑和行为进行建模的重要工具。一个关键的关注领域是将这些网络应用于对人类相似性判断进行建模。之前的一些研究使用了视觉 DNN 倒数第二层的嵌入，并表明对这些特征进行重新加权可以改善人类相似性判断与 DNN 之间的契合度。这些研究强调了这样一种观点，即这些嵌入形成了良好的基础集，但缺乏正确的显着性水平。在这里，我们重新审视了这一想法的依据，相反，我们假设这些嵌入除了形成良好的基础集之外，还具有正确的显着性水平来解释相似性判断。只是需要修剪大维嵌入以选择与相似性空间建模所考虑的领域相关的特征。在研究 1 中，我们根据人类相似性判断的子集监督了 DNN 修剪。我们发现，剪枝：i) 改进了 DNN 嵌入中人类相似性判断的样本外预测，ii) 与 WordNet 层次结构产生更好的对齐，iii) 保留了比重新加权更高的分类准确率。研究 2 表明，通过神经生物学数据进行剪枝对于改进 DNN 嵌入中大脑衍生的表征相异矩阵的样本外预测非常有效，有时可以充实原本无法观察到的同构。使用剪枝后的 DNN，可以生成图像级热图来识别特征加载在由大脑区域编码的维度上的图像部分。因此，由人类大脑/行为监督的剪枝可以有效地识别 DNN 和人类之间可对齐的知识维度，并构成一种理解神经网络中知识组织的有效方法。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
小胶质细胞补体信号传导促进神经元消除和正常的大脑功能连通性
补体信号传导被认为是促进小胶质细胞突触的吞噬作用的打击信号。然而，尽管在视网膜 - 丘脑系统中已经证明了其在突触重塑中的作用，但尚不清楚补体信号传导是否更广泛地介导了大脑中的突触修剪。在这里，我们发现缺乏补体受体3（主要小胶质细胞补体受体）的小鼠未能显示出发育中的小鼠皮层中突触修剪或消除轴突的缺陷。相反，缺乏补体受体3的小鼠在围产期消除皮质中的神经元表现出不足，这种缺陷与在成年区域内的皮质厚度增加和功能连接增强有关。这些数据证明了补体在促进发展皮层中神经元消除的作用。
修剪或移除树木的在线树木申请信息
• 业主同意遵守要求。 • 修剪或移除树木的原因 - 填写并上传模板文件 • 场地地图 - 从鸟瞰图绘制简单的线条场地地图（参考模板），每棵树都标有 X 以显示树干（而不是树冠）的位置。在地图上标记树木“树 1”、“树 2”，以与要检查的每棵树的修剪/移除树木原因模板相匹配。场地地图必须包括物业边界、街道名称、建筑物、车道、游泳池和任何其他信息，以协助检查人员找到要检查的树木。 • 申请中每棵树的照片。每张照片的最大文件大小为 4MB。（仅限 jpg 或 pdf 文件。不接受 HEIC 文件）。上传到您的在线申请的支持信息（如果有 - 非强制性）
康斯坦丁·多夫罗利斯
我们从神经科学（“连接组学”）了解到，大脑总体上是一个非常稀疏的网络，具有相对较小的局部密集神经元簇。这些拓扑特性对于大脑高效、稳健地运行以及以分层模块化方式处理信息的能力至关重要。另一方面，我们今天使用的人工神经网络非常密集，甚至是完全连接的，至少在连续层之间是如此。此外，众所周知，深度神经网络高度参数化：修剪研究表明，通常可以消除 90% 的连接（权重）而不会显着降低性能。然而，修剪通常是在密集网络训练之后进行的，这只会提高推理过程的运行时效率。前面的观点表明，我们需要设计稀疏神经网络的方法，无需任何训练，在训练后其性能几乎与相应的密集网络一样好。本次演讲将首先介绍一些修剪文献的背景，无论是在训练之后还是在训练之前。然后，我们将介绍一种最近提出的（ICML 2021）方法，称为 PHEW（具有更高边权重的路径），该方法在训练之前创建稀疏神经网络，并且可以快速学习并很好地概括。此外，PHEW 不需要访问任何数据，因为它仅取决于给定网络架构的初始权重和拓扑。
