北航2024考研初试成绩 2023年（2024届）计算机保研总结（北航cs，北大cs，人大高瓴等）

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本文目录一览：

• 1、2024北京航空航天大学计算机考研分析
• 2、2023年（2024届）计算机保研总结（北航cs，北大cs，人大高瓴等）
• 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

2024北京航空航天大学计算机考研分析

北京航空航天大学2024年计算机考研分析

北京航空航天大学的计算机研究生招生涉及计算机学院、软件学院、人工智能研究院和网络空间安全学院，已公布拟录取名单。作为国内软件工程领域的领先学府，北航软件工程学科在学科评估中表现优秀，且学院在软件工程领域享有国家一流学科和示范性软件学院的称号。计算机专业历史悠久，自1958年起，经历了多个发展阶段，成绩斐然，培养出众多计算机专业人才，计算机科学与技术、软件工程学科均进入国家“双一流”建设学科行列。

2023年考研中，计算机学院的计算机科学与技术专业拟录取46人，软件工程专业18人，电子信息专业106人。软件学院软件工程和电子信息专业分别录取5人和29人，人工智能研究院人工智能和电子信息专业各4人和13人，网络空间安全学院网络空间安全与网络与信息安全专业各有9人。

初试科目中，961计算机基础综合、991软件工程基础综合、842人工智能基础综合以及840网络空间安全专业综合都有其特定参考书籍。各学院复试科目及流程详尽，如计算机学院的C语言上机考试和综合面试，软件学院的C语言编程测试及综合面试，网络空间安全学院的综合面试等，都对考生的专业能力和综合素质有较高要求。

复试成绩对考生的录取至关重要，总成绩由初试和复试成绩组成，且有最低分数线限制。各学院的拟录取方法考虑了考生的专业、报考意愿和名额限制，按照总成绩排名进行录取。软件学院和人工智能研究院的复试内容涵盖了英语口语、专业综合能力等多个方面。

2023年一志愿考生的复试情况各专业有详细分析，包括各学院的录取情况和专业课成绩分析，考生们可以参考这些信息进行备考和准备。如有更多考研咨询，可以加入官方的计算机考研群或通过指定联系方式获取免费资料。

2023年（2024届）计算机保研总结（北航cs，北大cs，人大高瓴等）

历经半年多的计算机保研之路，我深感这个过程既充满挑战又富有成长。作为过来人，我希望能分享自己的经验，为学弟学妹们提供参考。我的保研总结涵盖了个人情况、夏令营经历、复习准备、考核过程以及预推免的动态。

首先，我在夏令营中选择了北航、北大和人大高瓴三所院校，虽然过程中遭遇了多次挫折，如复旦计算机的"开门黑"、北大软微的论文考核和南大计算机的笔试压力等，但每个经历都提供了宝贵的学习机会。

复习阶段，我从三月开始着手，注重机试训练，包括CSP和在线题目的练习。专业课方面，我详细复习了408等课程，并根据目标院校调整策略。院系调研和陶瓷工作也是不可或缺的，虽然陶瓷方面做得不够充分，但认识到联系老师的重要性。

在夏令营考核中，北航计算机的机试和面试给我留下了深刻印象，尤其是智力问题的挑战。北京大学计算机虽为弱com，但经历宝贵，让我意识到提前联系导师的价值。高瓴人工智能学院的竞争激烈，但收获了学硕候补的机会。

预推免阶段，我调整心态，只投了清北等几所院校，并且幸运地在北大计算机预推免中取得成功。这一路走来，感谢所有支持和鼓励我的人，也鼓励大家积极交流、互相加油。

最后，我愿意分享我的资料和经验，帮助更多人，祝愿所有保研路上的小伙伴们都能收获满意的结果。请加入全国计算机保研交流群，或通过邮箱2188326986@qq.com获取更多帮助。祝大家成功！

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

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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。 苍穹网

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