❓当传统CNN遭遇算力瓶颈，神经压缩技术如何将模型缩小50倍

❓液态网络如何模仿人脑实现毫秒级动态响应

❓边界注意力怎样突破医疗影像的亚毫米级分割极限

如果你对深度学习感兴趣，尤其是卷积神经网络（CNN）和注意力机制的前沿发展，那么这场直播课绝对不容错过！

我邀请了电子科学与技术专业博士、顶刊审稿人陈老师，在6月10日晚19点，带大家深入探讨深度学习领域的最新突破，聚焦卷积神经网络（CNN）与注意力机制的融合创新。

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深度学习论文合集礼包

（文末有福利）

揭秘MobileNetV3 20%参数量压缩核心技术

现场演示TensorRT INT8量化加速3倍的工业级代码

边缘设备部署：精度损失<1%的轻量化方案

液态网络（LiquidNet）：用微分方程驱动的连续时间建模

83%计算量削减在无人机实时避障中的应用

动态卷积（DyNet）：4.2%精度提升的视频动作识别黑科技

边界注意力（BA-Net）：医疗影像分割IoU提升35%

Swin Transformer多尺度融合：COCO检测AP 58.7的层级设计

Edge-aware Transformer：可微分Canny算子实现微米级缺陷检测

本课程是学习和交流的绝佳机会，探讨深度学习的未来，揭开下一代视觉智能的核心引擎！

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