通过跨学科的合作与交流,我们能够突破传统思维的边界,开拓新的研究领域。

——院长致词

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研究人员在半导体技术领域取得重大突破,将为6G通信提供革命性传输解决方案。近日发表在《IEEE太赫兹科学与技术汇刊》的研究报告显示,由东京工业大学领导的国际团队成功开发出基于低损耗III-V族化合物半

本站发布时间:2025-07-04 05:43:23
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自动机器学习(AutoML)技术进展

高效NAS算法演变

最新研究显示,可微分架构搜索(DARTS)在CIFAR-10数据集上实现了97.2%的Top-1准确率,搜索成本降低至4 GPU-days。对比实验表明:

  • 进化算法:消耗3150 GPU-hours
  • 强化学习:平均耗时2400 GPU-hours
  • 基于代理的优化:TPE算法仅需900 GPU-hours
验证损失 = 1/T ∑t=1T 交叉熵(yt, ŷt)

跨平台性能比较

框架 吞吐量(图像/秒) 延迟(ms) 内存占用(GB)
TensorFlow NASNet 128 ± 5.6 23.4 8.7
PyTorch ProxylessNAS 152 ± 4.2 18.9 6.5

实际部署案例

边缘计算设备部署示意图

在移动端设备实现实时推理(batch_size=1):

class EfficientNetB0(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super().__init__()
        self.stem = ConvBNReLU(3, 32, kernel=3, stride=2)
        self.blocks = nn.Sequential(
            MBConv(32, 16, expansion=1, stride=1, kernel=3),
            MBConv(16, 24, stride=2)

© 2023 自动机器学习研究联盟 | 数据更新日期:2023-11-15T08:30:00Z

Story Source:

Materialsprovided byUniversity of Bristol.Note: Content may be edited for style and length.

Journal Reference:

Akhil S. Kumar, Stefano Dalcanale, Michael J. Uren, James W. Pomeroy, Matthew D. Smith, Justin A. Parke, Robert S. Howell, Martin Kuball.Gallium nitride multichannel devices with latch-induced sub-60-mV-per-decade subthreshold slopes for radiofrequency applications.Nature Electronics, 2025; DOI:10.1038/s41928-025-01391-5

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