报告时间：4月29日（周三）上午9：00

报告题目1：高速空间磁场分布式测试系统研究

报告人1：祖旭明

报告题目2：基于自动化搜索和自学习的深度卷积网络压缩方法

报告人2： 郑哲

点评老师：张开华教授

主持人：唐翠梅老师

报告方式：腾讯会议，会议 ID：229215656，或点击链接直接加入会议：https://meeting.tencent.com/s/56XKiqa2c2a7

内容简介： 

       《高速空间磁场分布式测试系统研究》：磁谐振耦合无线电能传输技术是当前电能传输领域的前沿课题，提高传输距离和传输效率是该技术推广应用亟待解决的重要技术问题。由于空间磁场是磁谐振耦合无线电能传输系统的能量传输的媒介，基于空间磁场测量分析的直接分析法是解决该技术问题的最直接有效的方法。因此，提出了一种高速空间磁场分布式测量方法并设计了一套测试系统，系统包含数字化磁场传感器模块、存储控制模块、高速通信总线模块、伺服模块以及上位机。多个数字化磁场传感器组成传感器面阵，通过伺服模块精准控制面阵与发射源之间的距离，达到测量空间磁场的目的。系统通过高速通信总线模块与存储控制模块将数据存储至硬盘中，便于后续上位机读取并分析磁场数据。

       《基于自动化搜索和自学习的深度卷积网络压缩方法》：目前，支撑起计算机视觉研究的主要工具即是深度卷积网络，在图像分类、目标检测、目标跟踪或是图像分割都取得了很好的效果。然而上述网络通常具有参数多计算量大的特点，这将很难在移动端等资源受限的平台上如手机、嵌入式设备等部署。因此，深度卷积网络压缩研究如何将应用于上述领域的深度网络模型进行‘瘦身’即减少参数量或是计算量，以达到移动端部署条件。报告首先介绍深度卷积网络压缩的几种方法；其次详细介绍我们基于自动化搜索和自学习的剪枝方法：①利用遗传算法进行自动化剪枝，自动搜索要剪枝的卷积核；②为减少压缩后模型的性能损失，引入自学习策略。

报告人简介：

       祖旭明，自动化学院2017级控制工程专业研究生。研究方向：空间高频磁场测量。主要成果：实用新型专利两篇，荣获2018年全国大学生计算机技能应用大赛“全国一等奖”、2019年全国研究生电子设计竞赛“全国一等奖”、2018年全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛“全国三等奖”、2019年全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛“全国三等奖”。

       郑哲， 自动化学院2017级控制科学与工程专业研究生。研究方向：深度卷积网络压缩。主要成果：发表中文核心《计算机科学》一篇，ICPR20在投一篇，荣获第15届‘华为杯’研究生数学建模竞赛一等奖。

       欢迎广大师生踊跃参加！