重磅！2024高考985录取分数线排名预测：哈工超北航，大工进20强？（2023年（2024届）计算机保研总结（北航cs，北大cs，人大高瓴等））

今天591考研网小编整理了重磅！2024高考985录取分数线排名预测：哈工超北航，大工进20强？（2023年（2024届）计算机保研总结（北航cs，北大cs，人大高瓴等））相关信息，希望在这方面能够更好的大家。

本文目录一览：

• 1、重磅！2024高考985录取分数线排名预测：哈工超北航，大工进20强？
• 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

重磅！2024高考985录取分数线排名预测：哈工超北航，大工进20强？

全国26省理科投档线排名预测

回首2023年全国26省理科投档线排名25强，前八名依旧由清北华五人稳坐，分别为北大、清华、上海交大、复旦、浙大、中科大、南大和人大，其中北大和清华领跑，上海交大紧随其后。

哈工大深圳校区凭借C9地位和一线城市优势，有望稳居第九名，哈工大本部有望超过北航，冲进前十强。西安交通大学在政策变化后，排名有望进一步提升，冲进前十强（不算哈工深的话）。北理工位次将介于北航拔尖班和普通大类之间。北航本研一体化实验班的新增，对高分考生吸引力增强，有望维持高位。同济大学作为上海地区的第三号名校，地位稳固，有望保持中上游位置。南开大学政策调整后，排名有望上升，与同济大学、武汉大学形成有力竞争。华中科大招生数量较多，但高分段生源表现可观，排名稳定。东南大学招生策略稳中有进，保持不变。武汉大学新增雷军班和弘毅扩招计划，排名稳中有升。电子科大保持中规中矩，排名相对稳定。西工大加入中九，排名有望上升，超过中山大学。中山大学保持稳定，占据中上游位置。大连理工出台有利政策，有望成为黑马，实现历史性的跨越。

以上为2024年高考理科投档分数线预测，实际排名需等各大高校正式公布。希望每位考生都能根据兴趣和实力，选择最合适的高校和专业，开启人生新篇章。

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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！

591考研网

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

591考研网(https://www.591kaoyan.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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