Institute for Interdisciplinary
Information Core Technology
交叉信息核心技术研究院
未来的科学在学科交叉处
荣誉
西安新一代人工智能开放创新平台    (2020/4/9) 西安市新型研发机构    (2020/7/22)
国家博士后科研工作站    (2021/1/8) 西安市优秀新型研发机构    (2021/11/22)
西安市秦创原“三器”示范平台成果转化“加速器”    (2022/2/24) 西安市五一劳动奖状    (2022/5/5)
国内专利
单体应用微服务拆分方法、系统、设备及存储介质     (2022/7/18) 演化耦合关系抽取方法、系统、计算机设备及存储介质    (2022/7/18)
一种智能软件代码类型推断方法、系统、设备及存储介质    (2022/2/25) 大规模语言模型去偏倚方法、系统、设备及存储介质    (2022/2/25)
证券组合投资的交易策略挖掘方法、系统、设备及存储介质    (2021/12/9) 模型压缩方法、系统、部署方法、设备及存储介质     (2021/12/3)
连接到电网的氢能的环境价值评估方法和系统    (2021/7/20) 一种可信执行环境的快速认证方法及系统    (2021/5/28)
模型部署方法、模型部署装置、终端设备及可读存储介质    (2021/5/24) 一种Hyperledger Fabric链码的测试方法及系统    (2021/4/27)
一种链码测试种子生成方法、系统、设备及存储介质    (2021/4/26) 基于知识蒸馏的图像目标检测方法和检测器及其训练方法    (2020/9/30)
任务牵引的特征蒸馏深度神经网络学习训练方法及系统、可读存储介质    (2020/9/25)
基于芯粒架构的多核封装级系统及其面向芯粒的任务映射方法    (2020/9/21)
支持多粒度稀疏与多模式量化的卷积神经网络的加速器    (2020/3/12) 基于频域小波基处理的神经网络的图像分类处理方法    (2020/3/9)
一种同时提高神经网络精确度和鲁棒性的辅助训练方法    (2020/2/28) 基于图案的卷积神经网络剪枝方法及图案感知加速器    (2020/2/28)
一种提高卷积神经网络精确性和鲁棒性的增强数据增强方法    (2020/2/28) 一种卷积神经网络的自蒸馏训练方法和可伸缩动态预测方法    (2019/8/7)
基于多粒度的深度神经网络结构化稀疏系统和方法    (2019/6/25) 共识方法、服务器、存储介质及分布式系统    (2018/8/30)
电力资源管理方法及系统、服务端、计算机可读存储介质    (2018/8/28) 能量管理系统、方法、电子设备、装置及非易失处理器    (2018/8/6)
基于情境感知的策略配置方法及策略配置系统    (2018/7/3) 拼车及用户订单处理方法、系统及所适用的设备    (2018/6/25)
网络功能的开发方法、系统、计算机设备和存储介质    (2018/4/19) 分布式配电网络及分布式配电网中的节点设备    (2018/4/19)
测量设备无关的相干性见证设备及方法    (2018/4/17) 数据流中频繁项的挖掘方法及挖掘系统    (2018/4/17)
基于地理位置的广告信息推送方法及系统    (2018/4/16) 数据版本管理系统及方法    (2016/4/29)
国际专利
能量管理系统、方法、电子设备、装置及非易失处理器    (2019/7/22) 一种卷积神经网络的自蒸馏训练方法和可伸缩动态预测方法    (2020/8/5)
论文
《最快通用性移动端神经网络加速框架》    (AAAI2020 - 交叉核心院/美国东北大学/威廉玛丽大学/清华大学)
《PCNN: Pattern-based Fine-Grained Regular Pruning towards Optimizing CNN Accelerators》    (DAC2020 - 交叉核心院与清华交叉院、美国东北大学)
《Auxiliary Training: Towards Accurate and Compact Models》    (CVPR2020 - 张林峰、马恺声)
《Light-weight calibrator: A separable component for unsupervised domain adaptation》    (CVPR2020 - 叶绍凯、马恺声)
《Be YourOwn Teacher: Improve the Performance of Convolutional Neural Networks via SelfDistillation》    (ICCV2019 - 张林峰、马恺声、宋洁博)
《Adversarial Robustness vs Model Compression, or Both? 》    (ICCV2019 - 叶绍凯、马恺声)
《SCAN: AScalable Neural Networks Framework Towards Compact and Efficient Models》    (NeurIPS 2019 - 张林峰、马恺声、谭展宏 )
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