EE Seminar: Coordinate Descent for Network Linearization

08 בספטמבר 2024, 15:00 
סמינר זום  

Electrical Engineering Systems ZOOM Seminar

 

Speaker: Vlad Rakhlin

M.Sc. student under the supervision of Prof. Shai Avidan

 

Sunday, 8th September 2024, at 15:00

Join Zoom Meeting
https://zoom.us/j/96616415160?pwd=6HxwuIEBriJVMIgqaRVwMntidNsUZM.1
Meeting ID: 966 1641 5160
Passcode: 0Wpex3

 

Coordinate Descent for Network Linearization

Abstract

Private Inference lets a service provider and a client conduct inference without revealing information on either side. PI is known to be slow in practice, in large part because computing ReLU securely is expensive in terms of communication bandwidth. Reducing the number of ReLUs is termed Network Linearization. Reducing ReLU count is a discrete optimization problem and there are two common ways to approach it. Most current state-of-the-art methods are based on a smooth approximation that jointly optimizes network accuracy and ReLU budget at once. However, the last hard thresholding step of the optimization usually introduces a large performance loss. We take an alternative approach that works directly in the discrete domain by leveraging Coordinate Descent in ReLU space as our optimization framework. In contrast to previous methods, this yields a sparse solution by design. We demonstrate, through extensive experiments that our method is State of the Art on common benchmarks.

 

השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום בצ'ט של שם מלא + מספר ת.ז.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Physical Electronics Seminar - Koffi-Emmanuel Sadzi

סמינר שמיעה לתלמידי תואר שני ושלישי

03 בספטמבר 2024, 15:00 
Room 512 Tochna Building  
Physical Electronics Seminar - Koffi-Emmanuel Sadzi

 

  -סמינר זה יחשב כסמינר שמיעה לתלמידי תואר שני ושלישי-  This Seminar Is Considered A Hearing Seminar For Msc/Phd Students-

 

Junior Field Application Engineer

  • Bachelor or Master Degree in Electrical engineering.
  • Proven ability to lead and work in cross functional teams.
  • Creative and positive team player who enjoys taking ownership of outcomes.
  • Fluent English verbal and written communication skills.
  • Must exhibit a positive, “can-do” attitude.
« חזרה לכל המשרות

דרוש/ה מרכז/ת ניסויי מו"פ

•בוגר/ת תואר ראשון, או שנה ג' בתחומי הנדסה ביו-רפואית, אלקטרוניקה או ביופיזיקה
•ראש גדול, חשיבה יצירתית ,יכולת אנליטית והסקת מסקנות
•יכולת תכנון, הובלה, ביצוע ותחקור מחקרים וניסויים
•בעל/ת תקשורת בין אישית מעולה

 

 

« חזרה לכל המשרות
עודכן: 21.08.2024

בסיום שנה מורכבת ומאתגרת, בה חלק גדול מהסטודנטים והמנחים, שירתו במילואים למשך תקופות ארוכות, התקיים יום הפרויקטים של הנדסת חשמל.

ביום הפרויקטים הוצגו 47 עבודות אשר נבחרו מקרב כ- 200 עבודות שבוצעו במסגרת שנת הלימודים האחרונה של תלמידי בית הספר הנדסת חשמל.

העבודות שנבחרו מייצגות את מגוון הנושאים הרחב המאפיין את הלימודים והמחקר בפקולטה ובבית הספר: החל מפרויקטים מחקריים, עבור בפרויקטים במסגרתם מפתחים התלמידים חומרה או תוכנה ועד לפרויקטים מערכתיים המבוצעים בשיתוף  בין הנדסת חשמל, הנדסה מכנית ובתי ספר אחרים ברחבי הקמפוס.

כבכל שנה, כך גם השנה נתנה חברה בולטת מהתעשיה חסות לאירוע. השנה הייתה זו חברת אשר העניקה את חסותה ליום הפרויקטים.

 בשיאו של האירוע נבחרו שלושה פרויקטים מצטיינים. זאת, בעזרתם של כ- 50 שופטים מהתעשייה ומהאוניברסיטה. השופטים עברו בין המצגות השונות, העמיקו בשאלות שהופנו אל מבצעי העבודות, התרשמו ודירגו את ההישגים.

 

הפרויקטים המצטיינים

במקום הראשון - פרויקט של חברת   עם הסטודנטים -  נבו גנוסר , עינב זליג \ המנחה -  אלון גל  \ הנושא Load-Aware Network Optimization Using High Frequency Switch Telemetry –

הפרויקט עסק באופטימיזציה של תעבורת מידע לפי עומסים לטובת עיבוד מידע באמצעות חומרה לחישובי בינה מלאכותית

 

 

במקום השני – פרויקט מהאוניברסיטה עם הסטודנטים – דניאל גיו , רונן רובין \ המנחה – פרופ' יעל חנין \ הנושא  - Real Time Synchronous Measurements of EEG/EMG

הפרויקט עסק בלכידת מידע מחיישני EEG/EMG בזמן אמת ובצורה מסונכרנת למטרות מחקר בנושאים של הפרעות מוטוריות בבני אדם.

 

 

במקום השלישי - פרויקט מהאוניברסיטה עם הסטודנטים – ישראל קופרמן, אהרן אזרקביץ  \ המנחה – חן כהן  \ הנושא  - Adaptive Optics for QKD and Satellite Tracking

הפרויקט עסק בזיהוי וכיוונון טלסקופ לצורך מעקב אחר לוויינים לטובת שיפור ערוץ התקשורת.

 

שלושת הפרויקטים המצטיינים זכו גם לפרסים כספיים בחסות חברת 

 

תודה לכל מי שעזר ובמיוחד תודה לצוות פרויקטי הגמר שגרמו ליום פרויקטים לרקום עור וגידים – מורן פיינטוך \ חזי ניסתאני \רן ויטלסון

תודה רבה ללילי ויצמן על העזרה ועל הקשר עם חברת

ותודה מיוחדת למנחה האקדמי של הקורס פרופ' עפר עמרני שעזר תמך ויעץ בכל שלב בדרך

 

שמחה ליבוביץ ורועי רייך

צוות ניהול פרויקטים הנדסת חשמל

לינק לאתר הפרויקטים 

במסלולי הבחירה יש לצבור סה"כ 12 קורסים (לא כולל מעבדות) שמתוכם לפחות שלושה קורסים מוגדרים "קורס ליבה" - משלושה מסלולים שונים. יש להשלים 2 מעבדות מתקדמות בשני מסלולים שונים, ובתנאי שיש לתלמיד.ה את דרישות הקדם למעבדה.

לצורך מילוי מכסת השעות לתואר(179 שעות) רשאי.ת התלמיד.ה לבחור קורסים מרשימת קורסי המסלול או קורסים מתקדמים ממחלקות אחרות בפקולטה, או קורסים המוצעים ע"י הפקולטה למדעים מדויקים, או מרשימת הקורסים ללימודי תואר שני.

ההשתתפות בקורסי תואר שני מחייבת אישור המורה וראש המגמה.

על התלמיד מוטלת האחריות הבלעדית לבדוק ולהירשם לקורסי הקדם הנדרשים במסלולים אותם מתעתד ללמוד.

ידיעון 

מסלול מערכות מחשב

 

 

 

הבא >

הסבר כללי 

 

 

EE ZOOM Seminar: FSCDiff: Few-Shot Object Counting with Diffusion Probabilistic Models

04 בספטמבר 2024, 15:00 
סמינר זום  

Electrical Engineering Systems ZOOM Seminar

 

Speaker: Yael Grinstein

M.Sc. student under the supervision of Dr. Hadar Averbuch-Elor and Prof. Lior Wolf

 

Wednesday, 4th September 2024, at 15:00

Join Zoom Meeting
https://us05web.zoom.us/j/84213774368?pwd=NxPJfZtnRNlmpT8Nt4IbbPsD2Tn9HP.1
Meeting ID: 842 1377 4368
Passcode: nJX6uf
 

 

FSCDiff: Few-Shot Object Counting with Diffusion Probabilistic Models

 

Abstract

Few-shot object counting, requiring accurate object enumeration from limited training examples, remains a formidable challenge. Traditional methods often struggle to generalize to unseen object categories due to their reliance on complex feature engineering and regression-based pipelines. This work introduces a novel approach that harnesses the generative power of diffusion models to directly estimate object density maps. By conditioning the diffusion process on query images and a small set of exemplar images, our model learns to progressively refine a noisy image into a precise representation of object distribution. This end-to-end approach eliminates the need for intermediate feature extraction and matching stages, leading to improved performance and generalization. Our method significantly outperforms state-of-the-art techniques on the challenging FSC147 benchmark, demonstrating the potential of diffusion models to revolutionize few-shot object counting.

 

השתתפות בסמינר תיתן קרדיט שמיעה = עפ"י רישום שם מלא + מספר ת.ז. בצ'ט

 

 

 

 

 

 

 

 

עמודים

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות
שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>
אוניברסיטת תל-אביב, ת.ד. 39040, תל-אביב 6997801