美国莱斯大学助理教授林映嫣博士访问我校并作学术报告
应我校多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室的邀请，美国莱斯大学助理教授林映嫣博士于2018年12月19日访问我校，与我校相关领域的科研人员进行了学术交流，并于当天上午在科技实验楼西楼1213会议室为科大师生作了题为《将机器学习系统带到日常设备（Bringing Powerful Machine-learning Systems to Daily-life Devices）》的学术报告。
在报告中，林教授首先分析了机器学习的现状：人工智能系统在某些任务上处理能力与人类相当或是更强，但在功耗方面却是人脑的5万倍，因此，现有的机器学习系统无法运用到日常设备，如手机、手表、无人机等。针对这一问题，林教授的团队开展了多方面的研究工作：从神经网络计算角度，利用网络运算是大量重复的卷积操作和非线性激活操作的特点，提出PredictiveNet方法减少运算量，而几乎不影响性能；从神经网络模型存储角度，利用卷积层大量卷积核之间的冗余，提出Deep k-means方法达到网络压缩的效果。最后林教授简单介绍了相关工作的具体应用。现场的同学积极提问，在林教授认真回答了每一个问题之后，本次学术报告在热烈的掌声中圆满结束。
报告人简介：
林映嫣，博士，美国莱斯大学助理教授，负责高效智能计算（Efficient and Intelligent Computing）研究组。她在2017年从美国伊利诺伊大学香槟分校获得博士学位。曾获得2016年IEEE信号处理系统国际研讨会（SiPS 2016）最佳学生论文奖和2016年Robert T. Chien纪念奖，在2017年被斯坦福大学女性学术职业工作室选为电子工程与计算机科学领域新星（Rising Star）。她还获得了美国自然科学基金（NSF）的两项奖励。
