香港城市大学是一所坐落于香港九龙塘的公立研究型大学，为粤港澳高校联盟、京港大学联盟、中俄工科大学联盟、沪港大学联盟成员高校，并获AACSB和EQUIS双重认证。
尽管成立时间很短，但是综合实力较强香港城市大学专业组，香港｜香港城市大学热门专业：工程学博士（工程管理）即将截止申请！，在各大排名中均取得了不俗的成绩，是一所年轻向上、富于进取的国际化的多科性大学。
在世界大学排名中香港城市大学专业组，香港城市大学位列世界第53名！
图书信息科学位列全球第5位；公共管理、管理学分别位居全球第14位和16位；数学学科、计算机科学、传播学、金融学位居世界。
今天要给大家盘点的，是开设于工程学院下的工程学博士（工程管理）项目。
项目介绍：
该项目旨在通过解决重要的战略工业项目和满足行业的特定需求来培养学生的创造性思维。学生将在继续履行其专业职责的同时，继续学习高级工程管理和工业研究。
该项目提供理论、实践和研究的综合课程英国G5院校留学，同时包括各种工程管理课程，以培养专业人士的创造性思维和应用知识解决行业重要战略问题的能力。
研究领域：
申请要求：
拥有受认可大学的相关工程学科/专业的硕士学位；
具有至少五年的高级工作经验；
托福：79
雅思：6.5
接受英语六级考试成绩替代雅思托福。
：
2022年4月30日
项目具体信息
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香港城市大学的地址，7262篇提交，ICLR 2024爆火，两篇国内论文获杰出论文提名
今年共评选出 5 篇杰出论文奖以及 11 篇荣誉提名。
ICLR 全称为国际学习表征会议（ on ），今年举办的是第十二届，于 5 月 7 日至 11 日在奥地利维也纳展览会议中心举办。
在机器学习社区中，ICLR 是较为「年轻」的顶级学术会议，它由深度学习巨头、图灵奖获得者 和 Yann LeCun 牵头举办，2013 年才刚刚举办第一届。不过 ICLR 很快就获得了学术研究者们的广泛认可，被认为是深度学习的顶级会议。
本届会议共收到了 7262 篇提交论文，接收 2260 篇，整体接收率约为 31%，此外 论文比例为 5%，Oral 论文比例为 1.2%。
相比于往年，无论是参会人数还是论文提交量，ICLR 的热度可以说是有极大的提升。
历届 ICLR 论文数据图
在近日公布的获奖论文中，大会评选出了 5 篇杰出论文奖和 11 篇荣誉提名奖。
5 篇杰出论文奖
Paper
论文： in from –
论文地址：
机构：纽约大学、法兰西公学院
作者：Zahra 、 Guth 、Eero P. 、Stéphane
本文对图像扩散模型的泛化和记忆方面进行了重要的深入分析。作者通过实证研究了图像生成模型何时从记忆输入切换到泛化模式，并通过几何自适应谐波表示与谐波分析的思想建立联系，从架构归纳偏差的角度进一步解释了这一现象。本文涵盖了我们对视觉生成模型理解中缺失的关键部分，对未来研究启发巨大。
论文： Real-World
论文地址：
机构：UC 伯克利、 、 MIT 、阿尔伯塔大学
作者： Yang、 Yilun Du 、 、 、 、Dale 、
跨多个来源聚合数据以训练机器人基础模型是一个长期目标。由于不同的机器人具有不同的感知运动接口，这给跨大规模数据集的训练带来了重大挑战。
，是朝着这个方向迈出的重要一步，也是一项工程壮举，它利用了基于视觉感知和控制的文本描述的统一接口来聚合数据，并通过利用视觉和语言领域的最新发展来训练机器人模拟器。
总结而言，本文探索了通过生成模型学习真实世界交互的通用模拟器 ，迈出了构建通用模拟器的第一步。例如 可以通过模拟「打开抽屉」等高级指令和低级指令的视觉结果来模拟人类和智能体如何与世界交互。
本文将大量数据（包括互联网文本 – 图像对，来自导航、人类活动、机器人动作等的丰富数据，以及来自模拟和渲染的数据）结合到一个条件视频生成框架中。然后通过仔细编排沿不同轴的丰富数据，本文表明 可以成功地合并不同轴数据的经验并泛化到数据之外，通过对静态场景和对象的细粒度运动控制来实现丰富的交互。
如下图 3 所示美国top30名校留学， 能够模拟一系列丰富动作，例如厨房场景中洗手、拿碗、切胡萝卜、擦干手这一系列动作；图 3 右上是按下不同的开关；图 3 下是两个导航场景。
对应上图 3 右下的导航场景
上图 3 右下的导航场景
论文：Never Train from : Fair of Long- Data-
论文地址：
机构：特拉维夫大学、IBM
作者：Ido Amos、 、Ankit Gupta
这篇论文深入探讨了最近提出的状态空间模型和 架构对建模长期序列依赖性的能力。
令人惊讶的是，作者发现从头开始训练 模型会导致其性能被低估，并且通过预训练和微调设置可以实现显著的性能提升。该论文在关注简洁性和系统性见解方面表现极佳。
论文： with Walk-Jump
论文地址：
机构：基因泰克、纽约大学
作者： C. Frey、Dan 、 、 、 -、 、Yan Wu、 Ra、 、 Cho、 、 、Saeed
这篇论文解决了基于序列的抗体设计问题，这是蛋白质序列生成模型的一个及时而重要的应用。
为此，作者引入了一种创新而有效的新建模方法，用来专门针对处理离散蛋白质序列数据的问题。除了在硅中验证该方法外，作者还进行了大量的湿法实验室实验，以测量体外抗体结合亲和力，展示了他们生成方法的有效性。
论文： Need
论文地址：
机构：Meta 等
作者：ée 、 Oquab、 、Piotr
该篇论文识别了 网络的特征图中的人工痕迹，这些痕迹以低信息背景区域中的高范数 为特征。
作者提出了这种现象发生的关键假设，并提供了一个简单而优雅的解决方案，使用额外的 来解决这些痕迹，从而增强了模型在各种任务上的性能。从这项工作中获得的见解还可以影响其他应用领域。
这篇论文行文极佳香港城市大学的地址，为进行研究提供了一个很好的示范：「识别问题，理解其发生的原因，然后提出解决方案。」
11 篇荣誉提名
除了 5 篇杰出论文，ICLR 2024 还评选出了 11 篇荣誉提名奖。
论文： in large
机构：蒙特利尔大学、牛津大学
作者： J Hu、Moksh Jain、Eric 、 、 、 、
论文地址：
这篇论文从贝叶斯推理的角度提出了一种在大型语言模型中替代自回归解码的有前景的方法，这可能会激发后续研究。
论文： Nash in -Form Games via
机构：
作者：Ian Gemp、Luke 、
论文地址：
这是一篇写得非常清晰的论文，对解决开发高效且可扩展的纳什求解器这一重要问题意义重大。
论文： -: A for GNN
机构：北京大学、北京智源人工智能研究院
作者：张博航 盖景初 杜逸恒 叶启威 贺笛 王立威
论文地址：
GNN 的表达能力是一个重要课题，而当前的解决方案仍然存在很大的局限性。作者提出了一种基于同态计数的新表达理论（ ）。
论文：Flow on
机构：Meta
作者：Ricky T. Q. Chen、Yaron
论文地址：
本文探讨了在一般几何流形上进行生成建模这一具有挑战性但又十分重要的问题，并提出了一种实用且高效的算法。本文的呈现非常出色，并在广泛的任务上进行了全面的实验验证。
论文：Is worth 1 video? image from 1 long video
机构：中佛罗里达大学、 、阿姆斯特丹大学等
作者： 、 Rizve、Joao 、Yuki M Asano、
论文地址：
本文提出了一种新颖的自监督图像预训练方法，即通过从连续视频中学习。本文既贡献了新类型的数据，也贡献了一种从新数据中学习的方法。
论文：Meta : via
机构：香港城市大学、腾讯 AI 实验室、西安交通大学等
作者： Wu、Long-Kai Huang、 Wang、Deyu Meng、魏颖（Ying Wei）
论文地址：
作者提出了一种新的元连续学习方差减少方法。该方法表现良好，不仅具有实际影响，而且还得到了 分析的支持。
论文：Model Tells You What to : KV Cache for LLMs
机构：伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校、微软
作者：Suyu Ge、Yunan Zhang、 Liu、 Zhang、 Han、 Gao
论文地址：
本文针对 KV 缓存压缩问题（该问题对基于 的 LLM 影响很大），通过一个简单的想法来减少内存，并且无需耗费大量资源进行微调或重新训练即可部署。这种方法非常简单，事实证明它非常有效。
论文： Test Set in Black-Box
机构：斯坦福大学、哥伦比亚大学
作者： Oren、 、 S. 、 、
论文地址：
本文使用了一个简单而优雅的方法，用于测试受监督的学习数据集是否已被包含在大型语言模型的训练中。
论文： learn world
机构：
作者： 、Tom
论文地址：
这篇论文在奠定理论基础方面取得了长足进展香港城市大学的地址，7262篇提交，ICLR 2024爆火，两篇国内论文获杰出论文提名，以便理解因果推理在智能体推广到新领域的能力中所起到的作用，对一系列相关领域也产生了影响。
论文：The basis of data and in an in- task
机构：普林斯顿大学、哈佛大学等
