5G会对人体造成巨大伤害澳洲政府斥资4300万辟谣

据悉,今日澳洲政府表示将在四年内斥巨资900万澳元(约合人民币4300万元)辟谣有关5G的错误信息,并建立公众对5G的信任。

澳通讯部长表示,官方还将为澳大利亚辐射防护与核安全局(ARPANSA)筹集更多资金,以便对电磁辐射(EME)排放进行额外的研究。

此外ARPANSA进行了一系列双盲实验,他们邀请了许多自称“电磁敏感”(比如在Wi-Fi环境中拥有身体不适等副作用)的人,将他们安置在Wi-Fi环境中,Wi-Fi开启关闭时间都是随机的,被试人员不知道何时打开关闭,研究人员也不知道。

在确定好模型之后,我们先对网络进行剪枝,去掉不重要的参数量和计算。在这之前,我们对每一层进行了鲁棒性分析。具体而言,对于每一层,我们进行稀疏度从0.1到0.9的剪枝,然后测试网络精度。图1显示了网络各层对不同稀疏度的影响,可以看出某几层对网络剪枝特别敏感,而其余一些层对剪枝却很鲁邦。基于此,我们确定了每一层的稀疏度,然后删除不重要的节点,再对剩余连接进行重新训练。我们可以实现在稀疏度大概为60%的情况下,精度损失只有0.4%。

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在对网络进行剪枝以后,再对网络进行定点量化。我们采用了均匀量化策略,量化公式如下:

澳洲许多民众对于5G的态度并不友好, 此前在8月份,澳大利亚曾爆发大规模反5G游行 ,游行者称5G技术尚未经过“安全测试”,可能对智能手机用户和儿童造成无法逆转的伤害。对此,ARPANSA与官方也曾多次重申,没有证据表明5G对人体健康有害。

我们主要采用稀疏化+量化的方式,主要包括模型选择、网络剪枝、定点量化、算子融合等操作,实现大规模稀疏和极低比特压缩。

为了让失主更容易找到他们,焦新翔和妈妈返回第五小学门口,迎着刺骨的寒风等待失主的到来。约15分钟后,失主王女士赶到,这时天已经很黑了。王女士拿着失而复得的手腕手机感动不已,连声道谢。

本报讯(记者 杨伟广 通讯员 王俊平 刘杰)12月6日傍晚,邯郸市临漳县第五小学焦新翔同学在回家路上捡到了一部价值3000元的手腕手机,随即还给了失主王女士。“真没想到,丢失的贵重物品还能主动送回来。”12月9日,王女士将一封感谢信送到了学校,对拾金不昧的焦新翔同学表示感谢。

12月6日傍晚,王女士不慎丢失一块价值3000多元的手腕手机。当她正焦急地寻找时接到一个电话,让她到第五小学门口领取丢失的物品。捡到这块手腕手机的是六年级学生焦新翔。据他讲述,12月6日下午放学后,他和妈妈在回家的路上途经金凤公园附近时,突然听到草丛中传来一阵阵手机铃声。他借着灯光走上前去,发现是一块崭新的手腕手机。他立即让妈妈从手腕手机里找到失主的其他联系电话,接电话的正是失主王女士。

对于存储,所有在推理阶段需要使用的参数均需要计算在内,比如稀疏化中的mask、量化中的字典、尺度因子等。对于存储,32比特位算作一个参数,低于32比特的数按照比例计算,例如8比特数算作1/4个参数。 

MicroNet Challenge竞赛包括ImageNet图像分类、CIFAR-100图像分类和WikiText-103语言模型三个子任务。来自自动化所程健研究员实验室的团队参加了竞争最激烈的ImageNet和CIFAR-100两个子赛道的比拼。历经五个多月的厮杀,团队一举包揽了图像类的全部两项冠军。

ARPANSA表示无线电波不会电离, 不可能损坏人类DNA化学键,5G辐射水平与许多家用物品类似,比如微波炉和摄像头,通常来讲,移动网络和手机的辐射只有法定上限的1/100甚至更低。

目前,海关总署已选派5名专家支援海口海关服务中转基地建设。海口海关已成立中转基地项目推进工作组,组织总署援派专家和本海关业务骨干,成立中转基地建设研究专题组,制定工作方案,明确责任分工,深入政企调研,全力支持中转基地设施建设和海关监管制度创新。(完)

对于计算量,乘法计算量和加法计算量分别计算。对于稀疏而言,稀疏的位置可以认为计算量为0。对于定点量化,32比特操作算作一个操作,低于32比特的操作按照比例计算。操作的比特数认为是两个输入操作数中较大的那一个,例如一个3比特数和一个5比特数进行计算,输出为7比特数,那么该操作数为5/32。

MicroNet Challenge竞赛对于人工智能软件、硬件的未来发展都有着非比寻常的意义,此次不仅集结了MIT、加州大学、KAIST、华盛顿大学、京都大学、浙大、北航等国内外著名前沿科研院校,同时还吸引了ARM、IBM、高通、Xilinx等国际一流芯片公司的参与。

对于激活,每层引入一个浮点数尺度因子;而对于权值,每个3D卷积核引入一个浮点数尺度因子。在给定比特数的情况下,以上优化公式唯一的待求解参数就是尺度因子,即优化目标为,我们采用迭代优化的方式计算出每一层的尺度因子。在求解尺度因子之后,与网络剪枝类似,我们需要对网络进行微调来恢复精度,在网络微调阶段,我们保持尺度因子一直不变。通过以上方式,我们可以实现在激活7比特,参数大部分为3、4、5比特的情况下,网络精度损失为0.5个点,最终网络模型top-1精度为75.05%。

《方案》提出,为全球动植物种质资源引进中转基地的选址、规划和一流硬件设施建设提供海关专业的技术指导和信息咨询,对动植物种质资源引进中转的事前、事中和事后监管各环节创新监管制度和模式,对风险防控保障体系建设指出具体的要求和措施,建立一套自贸试验区框架下的流程科学、防控严密、对接无缝、便捷高效的监管体系。

针对比赛任务,团队在报告中给出解决办法:采用量化和稀疏化技术,将深度学习算法模型进行轻量化和计算提速,以大幅降低算法模型对算力、功耗以及内存的需求,让低端设备实现人工智能方案。团队成员冷聪副研究员表示,量化及稀疏化技术也是深度学习软、硬件协同加速方案的突破口。通过将其与人工智能硬件架构设计紧密结合,可以进一步降低人工智能技术落地难度,让AI更为易得易用。

最终评分指标包括存储压缩和计算量压缩两部分,均采用理论计算量和存储进行计算。

实验发现,这些人实际上没办法辨别房间内Wi-Fi是否处于打开状态。

本比赛总共包括三个赛道:ImageNet分类、CIFAR-100分类、WikiText-103语言模型。在三个赛道上,参赛团队要求构建轻量级网络,在精度满足官方要求的条件下,尽可能降低网络计算量和存储。对于ImageNet分类,要求至少达到75%的top-1精度,而对于CIFAR-100,top-1精度需要达到80%以上。

 图1 网络各层对剪枝操作的鲁棒性分析

团队结合极低比特量化技术和稀疏化技术,在ImageNet任务上相比主办方提供的基准模型取得了20.2倍的压缩率和12.5倍的加速比,在CIFAR-100任务上取得了732.6倍的压缩率和356.5倍的加速比,遥遥领先两个任务中的第二名队伍。

12月9日,王女士专程来到学校表示感谢。12月10日,学校为表彰焦新翔同学这种拾金不昧的精神,特意为他颁发了奖状。

以模型压缩和加速为代表的深度学习计算优化技术是近几年学术界和工业界最为关注的焦点之一。随着人工智能技术不断地落地到各个应用场景中,在终端上部署深度学习方案面临了新的挑战:模型越来越复杂、参量越来越多,但终端的算力、功耗和内存受限,如何才能得到适用于终端的性能高、速度快的模型? 

该《方案》出台,有助于进一步提升国门生物安全保障水平,促进海南动植物种质资源引进中转贸易发展,服务全球动植物种质资源引进中转基地建设稳步推进。

最后,我们进行了算子融合,把量化中的尺度因子、卷积层偏置、BN层参数等融合成一个Scale层,以进一步降低网络的存储和计算量。最终,我们的方法在ImageNet上只有0.34M参数和93.7M计算量,相对于基准模型实现20.2倍的压缩和12.5倍的加速;而在CIFAR-100上,我们的模型存储仅有49.8K,计算量为29.4M,相对于基准模型压缩732.6倍,加速365.5倍。

首先是模型选择,复杂的模型往往具有更高的精度,参数量和计算量较大,但同时压缩空间也比较大;轻量级模型精度相对较低,但参数量和计算量相对较小,同时对网络压缩也比较敏感,因此需要再模型复杂度和精度之前进行权衡。我们选择轻量级、同时精度略高于比赛要求的网络。最终在ImageNet上选择了MixNet-S模型(精度75.98%),在CIFAR-100上选择了DenseNet-100(精度81.1%)。

由Google、Facebook、OpenAI等机构在NeurIPS2019上共同主办的MicroNet Challenge竞赛旨在通过优化神经网络架构和计算,达到模型精度、计算效率、和硬件资源占用等方面的平衡,实现软硬件协同优化发展,启发新一代硬件架构设计和神经网络架构设计等。