北京航空航天大学招收2024年博士研究生招生简章！（2024博士报名时间和考试时间）

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本文目录一览：

• 1、北京航空航天大学招收2024年博士研究生招生简章！
• 2、2024博士报名时间和考试时间
• 3、CVPR 2024 Highlight | 北航等发布「时间特征维护」：无需训练，极致压缩加速Diffusion

北京航空航天大学招收2024年博士研究生招生简章！

北京航空航天大学公布2024年博士研究生招生简章，坚持公平、公正、公开原则，择优录取，确保质量。

一、报考条件：报考者须为中国公民，拥护党的领导，热爱祖国，遵纪守法，品行端正，成绩优秀，对学术研究有浓厚兴趣，具备较强创新精神和科研能力，同时符合各招生单位的特定要求。

二、招生方式及报考要求：北航博士研究生招生包括本科直博、硕博连读和申请考核三种方式。各招生单位将自定招生方式，具体报名条件及流程请查看各招生单位通知。

1. 本科直博：考生需满足基本报考要求并符合《北航接收推荐免试攻读2024年研究生（含博士）相关要求》。

2. 硕博连读：考生需为已完成本单位课程学习的北航在学硕士研究生，获得导师和单位同意。

3. 申请考核：考生需满足基本报考要求，并符合硕士研究生毕业或已获硕士学位、应届硕士毕业生或同等学力人员的条件之一。

同等学力者需满足一定年限、学术成果和课程学习要求；境外高校中国籍优秀本科毕业生可报考特定学科。

三、其他专项计划：设有强军计划、少数民族高层次骨干人才专项计划等，具体要求参见各招生单位通知。

四、报考流程：本科直博按《北航接收推荐免试攻读2024年研究生（含博士）相关要求》执行。硕博连读和申请考核的报名时间、考试安排等由各招生单位自定，详情见各招生单位通知。

五、学习方式：北航博士研究生学习分为全日制和非全日制两种。

六、报考及录取类别：考生分为非定向就业和定向就业两类，定向就业考生须签订培养协议。

七、体检：拟录取考生在入学时进行体检。

八、学制、学费、住宿与奖助：全日制非定向就业考生解决住宿，非全日制考生及全日制定向就业考生不提供住宿。学费标准为全日制10000元/学年，非全日制18000元/学年。设立多元奖助体系。

九、毕业与学位授予：全日制和非全日制博士研究生毕业时颁发相应毕业证书，学业水平达到学位标准者可申请学位证书。

十、重要说明：考生需符合报考条件，定向就业考生及非全日制考生需签订协议，学位、学历、学籍信息有疑问者需提供认证材料，应届毕业考生入学前须取得相应学位或学历证书。

十一、招生咨询与联系方式：研究生招生办公室及各招生单位提供联系方式，考生可随时关注相关网站动态或直接咨询。

2024博士报名时间和考试时间

2024博士报名时间和考试时间如下：

2024年博士研究生招生考试报名时间为2023年12月15日至2024年4月15日，考试时间为2024年4-5月。 苍穹网

博士研究生考试报名及考试时间因学校不同而不同，以上时间仅供参考，具体报名及考试时间请关注各高校官网发布的官方通知。

参加2024年博士研究生考试，您需要准备以下手续：

确认报考条件：您需要确认自己是否符合报考条件，通常需要具备硕士学位、良好的学术背景、语言能力等。

查阅招生简章：各高校招生简章会详细说明报考流程、报名时间、考试科目等信息，您需要仔细阅读并了解相关要求。

提交报名材料：根据各高校要求，您需要提交完整的报名材料，包括个人信息、学历材料、推荐信等。

缴纳报名费用：根据各高校要求，您需要缴纳相应的报名费用。

参加考试：在规定时间内，按照各高校要求参加博士研究生考试，包括初试和复试两个阶段。

等待录取通知：通过考试后，您可以等待高校发放录取通知，并按照要求完成录取手续。

以上是参加2024年博士研究生考试的基本手续，具体要求可以参考各高校官网发布的官方通知。

CVPR 2024 Highlight | 北航等发布「时间特征维护」：无需训练，极致压缩加速Diffusion

苍穹网(https://www.cgowl.com)小编还为大家带来CVPR 2024 Highlight | 北航等发布「时间特征维护」：无需训练，极致压缩加速Diffusion的相关内容。

北航、莫纳什、UT Austin联合发布时间特征维护（TFMQ-DM）方法，该方法在无损条件下实现了扩散模型训练后的极致压缩与加速，仅用4bit的权重大小，实现2.38倍的真实硬件加速，将Diffusion压缩推向新高度。该工作已被CVPR 2024高分接收，并列为Highlight Poster（Top 2.8%）。TFMQ-DM通过定义时间特征emb，发现现有量化算法对时间特征产生扰动，导致图片生成质量下降。研究分析指出扰动由不合适重建对象与忽略时间特征相关模块中的有限激活两原因造成。TFMQ-DM策略整合时间信息块，提出时间信息感知重建与有限集校准方法，确保Diffusion模型时间特征精度与图像生成质量。在多种模型上验证，TFMQ-DM在无条件生成、分类条件生成、文本条件生成及多种采样器生成下性能优秀，实现平均4或8 bit权重、8或32 bit激活下无损压缩加速，推动Diffusion无训练量化的边界。实验结果显示，TFMQ-DM在多种场景下超越Q-Diffusion、PTQD等先进方法，使用4bit权重量化甚至超越8-bit权重及全精度权重模型的性能。在CelebA-HQ 256 × 256数据集上，TFMQ-DM在w4a8设置下将FID与sFID分别降低了6.71和6.60。在Stable Diffusion系列文本条件生成对比中，TFMQ-DM在w8a8设置下的FID甚至略低于全精度模型，显示出更高质量的图像，具有更真实的细节。TFMQ-DM提供显著量化精度提升与硬件友好性，有助于在资源受限情况下进行实际部署，促进文生图模型更广泛普及与应用。TFMQ-DM具有广泛兼容性，能与各种Diffusion量化框架无缝集成，实现显著的量化精度提升与硬件加速效果，为资源受限场景提供了有效的解决方案，推动了Diffusion模型的广泛应用与普及。

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