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论文压缩前沿信息_数字图像处理压缩课程论文(2024年12月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

论文压缩

三种方法教你轻松在线压缩PDF文件！上周，我的笔记本电脑总是提示存储空间不足，需要清理垃圾。每次清理时，发现没有什么可以批量清理的内容。为了让电脑正常运行，我花了一整天时间对视频、音频、照片和文档进行了整合。在整合过程中，我发现D盘里保存的大量PDF格式论文资料占用了不少内存。于是，我决定找一个压缩工具来批量压缩这些文档。在室友的推荐下，我找到了一个多功能转换工具——迅捷PDF转换器，它支持网页、应用和PC三端协同使用。下面，我将分享三种通过这个工具压缩PDF文件的方法。方法一：网页版工具 𐟌 首先介绍的是网页版工具。它支持在线压缩PDF文档，适合不想在电脑和手机上安装软件的用户。只需在浏览器上搜索并打开相关网站，点击【在线压缩】中的【PDF压缩】即可操作。方法二：PC软件 𐟒𛊨™𝧄𖧽‘页版工具简单方便，但PC软件有其独特的优势。在线网站虽然不需要额外安装软件，但文档大小限制在50MB以内（需要开通VIP）；而PC软件虽然需要安装，但支持导入50MB以上的文档进行压缩。要批量压缩PDF文档，可以在软件上方的【PDF操作】菜单中找到【PDF压缩】，切换功能状态后导入文档，自定义压缩参数即可开始压缩。方法三：APP软件 𐟓𑊩™䤺†使用电脑，还可以利用手机上的APP进行转换。这个转换器也有APP可用，但功能相对较少，毕竟在线网站支持100+功能，软件有几十个功能，而APP则提供了20+功能。不过，它适合外出办公时使用。今天关于PDF压缩的三种方法已经分享完毕，希望对大家有所帮助！

#大模型日报# ai前沿动态【动态子集调优：扩展大型语言模型参数高效训练的操作范围】链接：论文概述：动态子集调优 (DST) 是一种新的参数高效训练方法，通过动态选择和更新模型参数小子集，在多种 NLP 任务上实现了与现有方法相当甚至更好的性能，并揭示了大型语言模型中参数的高度冗余性，为模型压缩和高效训练提供了新的思路。

导师意见看不懂？四招搞定！许多人在修改论文时会遇到看不懂导师意见的情况，这时候就需要有人来帮忙翻译。昨天有个朋友问我，为什么导师说了那么多，我就一句话都没看懂呢？ 𐟔 基本原理语言是通过将信息压缩在少数文字中进行信息交换的，如果你无法将压缩的信息还原成原来的样子，就会看不懂。看不懂，当然不知道怎么改。 𐟔 具体分析 1️⃣ 导师在提供修改意见时经常会使用一些学术术语，比如“问题意识不集中”、“问题特殊性”、“题目表述不严谨”、“题目太大”等。这些术语虽然简短，但信息量很大。你需要理解这些术语背后的含义，比如什么是问题意识，为什么要凸显问题的特殊性，什么样的题目大小适中。这些概念通常需要结合具体题目才能理解。 2️⃣ 要想理解这些概念，有四种基本方法：第一是直接追问老师，但很多人不敢这么做；第二是问师兄师姐，但他们可能也不一定很明白；第三是参考论文写作指导书；第四是找专业辅导帮忙翻译成通俗易懂的语言。 3️⃣ 即使你理解了导师的意见，如何评估这些意见的可操作性，以及如何将这些意见转化成具体的修改方案，也是一大挑战。因为缺乏写作经验，学生往往不知道如何下手。有的导师意见非常切中要害，但按导师的思路改会花费很多时间和精力。还有的导师说得对但非常简略，学生平常不写论文，不知道如何改。因此，我在提意见时会结合客户的情况。如果客户已经找到工作，想要论文质量高一点，我会提更高的要求；如果客户只想要安稳毕业，我会尽量减少对原框架的实质改动，争取做到实际内容变化不大但框架焕然一新。

𐟔祎‹缩机耐久试验专家 𐟔 压缩机，作为制冷系统的核心，是提升气体压力的关键设备。无论是空调、制冷设备还是其他应用场景，压缩机的性能都至关重要。 𐟔砨€久试验是评估压缩机性能稳定性的关键环节。通过一系列严格的测试，如振动、可靠性、加速低温等，我们可以确保压缩机的长期运行性能。 𐟓š 我们拥有丰富的检测标准和经验，包括JB/T 7662-1995、N M04600-1972等，确保您的压缩机符合行业标准和您的需求。 𐟓Š 检测报告不仅为产品进出口提供支持，还可为研究论文提供宝贵数据，同时帮助您控制产品品质、降低成本并改进产品质量。 𐟛᯸ 选择我们，就是选择了专业与信赖。让您的压缩机在耐久试验中脱颖而出，确保其性能与寿命的双重保障！

如果你知道我博士毕业花了几年你可能会觉得我运气真好。 𐟎“ 终于结束了我的学生时代，漂泊了这么多年，回到起点，我还是那个清纯的小女生（开玩笑啦）。答辩委员会的秘书告诉我，上一个在我系完成学位答辩的外国人还是七年前呢。 𐟎䠦•𔥜𚧭”辩中最真情实感的部分就是致谢了。导师说，平时也不见你在学术方面有什么创新，致谢词里倒是我系第一个写到感谢自己的…（当然我也必须感谢国家）。 𐟓 整理了一下学位答辩的基本要求，供大家参考：完成三年半的博士研究生课程，并通过国家考试；按学校要求发表够数量的文章；论文达到答辩委员会的要求；准备好 𐰐𒑂𐾑€𐵑„𐵑€𐰑‚.（可以理解为论文的压缩精华版，25-30页）。 𐟤렦ˆ‘们系的答辩委员会秘书，我之前一度认为他对外国人有些歧视。有天我在教研室吐槽这点，教研室的老师说，哦那倒没有，他对所有人都一样，对我们，不管年轻老师还是老教师，都是一样！你必须完全按照他的规矩来。我同学说，她导师八十多岁了，从秘书办公室出来，第一句话说的是：帮我把速效救心丸拿一下… 𐟫堥…𖥮ž想要答辩，就是论文 + 文章。短短几行字的要求，我写出来花了不到二十分钟。但从博士入学，中间两年口罩期，再到答辩结束，我走了四年半。我相信所有博士们都经历过：文章怎么改出版社都不满意，导师的邮件该怎么措词回复，论文到底怎么写才能达到要求。同龄人工作几年后有车有房，都结婚生子迈进人生下一个阶段了，为什么我们还要在电脑前打十个字删九个字…… 很多很多精神上的压力，真的会让人焦虑到整夜睡不着，只能睁着眼睛看天亮。𐟘⠦ˆ‘无意夸大这件事有多难，但我也真不想让准备读博的友友们因为轻视而盲目上车，最后在痛苦中发现自己已浪费了好几年青春。 𐟤” 如果你认真思考后，觉得这些要求可以完成，这些压力也可以接受，然后想问我一句：姐姐，可以给一些读博的建议吗？ ❗️ 那我会发自肺腑地告诉你：找一个好导师。懂吗？如果不懂，想一想，为什么巴基斯坦一个制造摩托车技术尚未成熟的国家，却能在航天领域有所建树。

研一研二研三，读博规划看这篇！ 𐟎“ 现在越来越多的同学开始申请海外的博士学位，早准备总是好的。 𐟓… 如果你已经硕士毕业 ⬇️ 开始准备申请材料，联系导师。 𐟓… 如果还有半年或一年毕业 ⬇️ 开始准备研究计划（Research Proposal），发表1-2篇论文，并提前联系导师，争取明年或后年的博士名额。 𐟓… 如果正值研一 ⬇️ 开始准备研究计划，发表一到两篇论文，提前联系导师，争取明年或后年的博士名额。 𐟌 对于海外硕士的同学们由于年限较长，申请难度也会增加，建议适当压缩时间，最大化利用时间，以便顺利申请读博士。

【[TAI快报]Vol.114 从时间序列预测到语言模型优化】本期「TAI快报」，深入解读了五项前沿AI研究，从模型训练优化到时间序列预测，再到大型语言模型的压缩与可靠性提升。通过通俗易懂的类比和生动的例子，让你轻松掌握AI最新进展，了解这些技术如何在日常生活中发挥作用。马上收听，开启你的AI探索之旅吧！在线收听：网页链接「人工智能」「播客」「论文」

#大模型日报# ai前沿动态【压缩注意力：加速长上下文LLM推理】链接：论文概述：本文提出了一种名为“压缩注意力”的创新方法，通过离线语义聚类和在线质心查找，显著加速了长上下文LLM推理，尤其在固定上下文场景下取得了显著的性能提升和资源节省，并提出了一个新的基准数据集PreFixQA用于评估此类方法。

NVIDIA如何高效压缩大型语言模型最近，NVIDIA通过结构化剪枝和知识蒸馏技术，成功将LLM（大型语言模型）llama3.1 8B压缩到4B，性能表现依然出色。此外，还有开源项目将Mistral Nemo 12B压缩到8B，性能与原始模型相当。这些技术的背后，源自一篇名为《Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation》的论文。这篇论文详细研究了如何通过剪枝和知识蒸馏来压缩大型语言模型。研究人员提出了一套最佳实践，结合深度、宽度、注意力和MLP剪枝，以及基于知识蒸馏的再训练，以达到压缩模型的目的。以下是论文中的一些关键点：从头开始训练多个模型不如训练一个大模型并通过剪枝和再训练来得成本效益和准确性高。与从头训练相比，他们的方法所需的训练token数量减少了40倍，同时仍能达到相当或更好的性能。他们介绍了MINITRON模型，这是Nemotron-4 15B的剪枝版本，表现优于同等规模的社区模型和最先进的剪枝模型。研究人员进行了大量实验，探索了各种剪枝策略、重要性估计指标和再训练技术。他们发现，对于他们考虑的模型规模，宽度剪枝（注意力头、神经元、嵌入通道）通常优于深度剪枝。基于蒸馏的再训练方法被证明优于传统训练，特别是在使用KL散度损失时。他们还发现，轻量级再训练可以有效稳定架构搜索过程中剪枝模型候选的排名。这篇论文为研究人员和从业者提供了宝贵的见解，有助于更高效地创建LLM系列。通过遵循这些最佳实践，可以在保持或甚至提高模型性能的同时，显著节省计算资源和训练时间。总的来说，这项工作通过减少实验和部署这些强大模型所需的资源，为LLM的开发更加易于实现和可持续做出了贡献，可能会加速该领域的进展。

牛人：27岁博士毕业直接成为上海交大博导！这位年轻的博导名叫张林峰，1997年出生于山东潍坊。今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰的研究方向为高效的人工智能（Efficient AI）包括大模型、图像视频生成模型人工智能数据集的压缩与加速等。他以主要作者身份在国际高水平学术会议与期刊上发表二十余篇，论文被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。曾获北京市优秀毕业生，清华大学优秀博士论文，微软学者奖学金（亚洲共十二名），清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。毕业时，张林峰放弃了多家企业给出的百万薪资，选择到上海交通大学人工智能学院任教，开展科研与教育工作。

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