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Qu人工智能研究中心通过发布见解来继续为机器学习社区做出宝贵贡献，这些见解可实现更节能的人工智能并推动向互联智能边缘的发展。在这篇博文中，我将重点介绍我们在年下半年在重要机器学习会议上发表的一些已接受的论文，例如国际机器学习会议()和国际计算机视觉会议(V)——并让我们一睹人工智能的未来。高通图像电源效率模型效率对于设备端人工智能和让人工智能无处不在至关重要。V接受的论文《urrkRrvr》提出了一种针对多种不同硬件平台和用户场景的快速神经架构搜索和搜索空间探索的新颖管道。通过这种方法，发现架构的性能比最先进的架构高出。后来在ur，我们使用在商业设备上加速实时单目深度估计模型，将帧速率提高了。基于rfrr的架构已成为各种语言和视觉任务的事实上的模型。然而，它们的内存占用和高延迟阻碍了资源有限设备上的高效部署和推理。自然语言处理经验方法()接受的论文UrvrfffrfrrQuz探讨了rfrr的量化。我们使用R在U基准上展示了我们方法的有效性，并为训练后量化和量化感知训练建立了最先进的结果。此外，我们还表明，变压器权重和嵌入可以量化为超低位宽，从而以最小的精度损失显着节省内存。计算机视觉随着变压器将其适用性扩展到视觉用例，功耗和计算效率成为视频应用特别重要的考虑因素。在自动驾驶机器学习ur研讨会上，我们展示了用于高效视频处理的时空门控变压器的工作，该工作解决了帧与帧之间存在微小变化的视频片段中可能出现的大量冗余计算问题。对视频对象检测框架R的计。

算成本的分析表明，线性层是主要的计算瓶颈。因此，我们提出动态门控层来进行条件计算，并在视频对象检测用例中验证这一点，其中F减少了8％，而精度没有显着下降。随着虚拟宇宙、自动驾驶和移动摄像头等技术的发展，与视频一样，对的关注也在捷克共和国电话营销数据迅速增长。在V，我们的论文X通过跨任务蒸馏提高自监督单目深度通过更好的训练为单目深度估计建立了新的最先进的性能。更具体地说，在训练过程中，我们利用预先训练的语义分割教师网络并将其语义知识转移到深度网络。为了在两个不同的视觉任务中实现这种知识蒸馏，我们引入了一个小型的可训练网络，它将预测的深度图转换为语义分割图，然后由教师网络进行监督。这在ur的商业设备上作为公认的演示得到了进一步展示。数据压缩和生成建模随着视频的持续增长及其在远程工作文化中的关键作用，现在比以往任何时候都更需要改进视频压缩。在V上发表的论文xurfrfrfr建立在我们领先的神经视频编解码器工作和演示的基础上。虽然大多数神经视频编解码器解决帧编码根据过去的帧预测每一帧，但本文解决帧压缩使用过去和未来的参考帧预测帧。与帧编解码器相比，使用我们的方法可以节省8的比特率，同时生成相同的视频质量。国际图像处理会议()接受的论文具有嵌套量化和潜在排序的渐进式神经图像。

压缩通过允许在单个比特流中进行质量可扩展编码，突破了可变比特率压缩的界限。现有的学习可变比特率解决方案为每种质量生成单独的比特流，与此相反，我们的方法可以更轻松地进行速率控制并且需要更少的存储空间。我们的方法是第一个基于学习的渐进图像编码方案，并且优于一种著名的基于小波的渐进图像编解码器。个性化和联邦学习对智能、个性化体验的需求不断增长，而设备上学习是一种可以在保护数据隐私的同时实现这一目标的技术。接受的论文FrrfUrVrfur考虑了在联邦环境中训练用户验证UV模型的问题，其中每个用户都可以访问自己的数据，而用户嵌入不能与服务器或其他用户共享。我们的实验结果应用于语音、面部和手写的用户验证任务，表明我们的方法与现有方法相当，同时不与其他用户或服务器共享嵌入。此外，您还可以在我们的语音用户验证联合学习框架演示中发现这项领先研究的实施。自我监督已成为训练神经网络的强大技术，而无需准确标记的数据。通常，模仿的分类目标或借口任务是通过为转换或增强的输入图像分配标签来建立的。论文《ruurfrfrfurv》在ur自监督学习研讨会上被接受，提出了一种基于生成对抗网络的框架，用于自动查找输入数据集中不存在的转换从而有效地进行自我监督学习。我们使用多个视觉识别数据集评估了我们的框架，以展示我们的自动化转换策略的有效性。

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