2024陕西高考战报：北理北航进前10，中国政法被兰大超过！（2023年（2024届）计算机保研总结（北航cs，北大cs，人大高瓴等））

今天焕发网小编整理了2024陕西高考战报：北理北航进前10，中国政法被兰大超过！（2023年（2024届）计算机保研总结（北航cs，北大cs，人大高瓴等））相关内容，希望能帮助到大家，一起来看下吧。

本文目录一览：

• 1、2024陕西高考战报：北理北航进前10，中国政法被兰大超过！
• 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陕西高考战报：北理北航进前10，中国政法被兰大超过！

2024年陕西高考战报揭示了各高校的激烈竞争，其中北理工和北航以658分和669分的高分成绩双双进入理科分数线前十强，显示出卓越的教学实力。哈工大主代码分数线更超越了北航，显示出其在招生策略上的成功。大连理工则打破常规，投档线超过厦大和上财，显示了其招生工作的新高度。

然而，中国政法大学的表现却不如预期，被兰大超越，理科分数线下滑至599分，可能反映出法学专业就业前景的改变和竞争加剧对招生的影响。同时，今年高考季中，部分高校存在通过特殊手段粉饰分数线的行为，使得“挤水版”分数线排名的发布旨在提供更真实和公正的评价。

话题讨论：哈工大的投档线计算是否应该包括非护理的医学专业？这引发了关于公平性和专业区分的讨论。"挤水版"分数线排名的发布，旨在还原高校的真实录取水平，期待公众的反馈和建议以进一步完善。

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！

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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。

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