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저는 교육을 통한 시스템 연구원이며 특히 신흥 애플리케이션을위한 비용, 성능 및 효율성의 트레이드 오프를 처리하기위한 시스템 메커니즘 및 정책 설계에 특히 열정적입니다. WPI에 합류 한 이후 로이 그룹의 연구는 머신 러닝 (ML) 관련 워크로드를위한 시스템 지원 및 성능 향상에 중점을 두었습니다. ML은 많은 응용 프로그램에서 널리 채택되기 때문에 ML 모델을 효과적으로 훈련, 서비스 및 관리 할 수있는 성능 시스템을 갖추는 것이 중요합니다. 예를 들어, 비용 효율적인 클라우드 교육 프레임 워크는 ML 실무자가 값 비싼 온 프레미스 GPU 서버를 필요로하지 않고 혁신하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구체적으로, 우리는 클라우드 기반 분산 교육을위한 메커니즘 및 정책을 제공하고, 모바일 애플리케이션을위한 딥 러닝 추론 성능 향상 및 증강 현실, 서버리스 컴퓨팅 및 비디오 스트리밍을 포함한 애플리케이션을위한 맞춤형 최적화 설계를 위해 노력했습니다. 우리의 연구는 National Science Foundation, Google Cloud 및 VMware Research에서 지원합니다. 컴퓨터 시스템 (예 : ICDC, VLDB, Mobisys, SOCC) 및 기계 학습 (예 : ECCV, KDD, ICML)의 최고의 장소에 출판되었습니다.

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특히, 우리는 클라우드 기반 분산 교육을위한 메커니즘 및 정책을 제공하고, 모바일 애플리케이션을위한 딥 러닝 추론 성능 향상 및 증강 현실, 서버리스 컴퓨팅 및 비디오 스트리밍을 포함한 애플리케이션을위한 맞춤형 최적화 설계를 위해 노력했습니다. 우리의 연구는 National Science Foundation, Google Cloud 및 VMware Research에서 지원합니다. 컴퓨터 시스템 (예 : ICDC, VLDB, Mobisys, SOCC) 및 기계 학습 (예 : ECCV, KDD, ICML)의 최고의 장소에 출판되었습니다.

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학술 작업

무료 슬롯 교수의 연구는 클라우드/엣지 리소스 관리, 빅 데이터 프레임 워크, 딥 러닝 추론, 분산 교육, 신경 아키텍처 검색 및 AR/VR에 대한 작업이 포함됩니다.

전체 출판물 목록Google Scholar
전체 출판 목록Orcid 프로파일

주요 작품 :

Zhao, Y., Ma, C., Huang, H., & 무료 슬롯, T. (2022).litar : 모바일 증강 현실을위한 시각적으로 일관된 조명.대화식, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술에 대한 ACM의 절차, 6 (3), 1-29.

Zhao, Y., Wang, L., Yang, K., Zhang, T., Guo, T., & 무료 슬롯, Y. (2021).공간 파티션 학습에 의한 다기관 최적화.arxiv preprint arxiv : 2110.03173.

Liu, Y., Jiang, B., 무료 슬롯, T., Huang, Z., Ma, W., Wang, X., & Zhou, C. (2022)..funcpipe : 딥 러닝 모델의 빠르고 비용 효율적인 교육을위한 파이프 라인 서버리스 프레임 워크.컴퓨팅 시스템의 측정 및 분석에 대한 ACM의 절차, 6 (3), 1-30.

Zhao, Y., Wang, L., 무료 슬롯, Y., Fonseca, R., & Guo, T. (2021, 7 월).소수의 신경 건축 검색. 기계 학습에 관한 국제 회의에서(pp. 12707-12718). pmlr.

Zhao, Y., & 무료 슬롯, T. (2021, 6 월).Xihe : 모바일 증강 현실을위한 3D 비전 기반 조명 추정 프레임 워크.모바일 시스템, 애플리케이션 및 서비스에 관한 제 19 차 연례 국제 회의 (pp. 28-40)의 절차..

Zhao, Y., & 무료 슬롯, T. (2020).Pointar : 모바일 증강 현실에 대한 효율적인 조명 추정.Computer Vision – ECCV 2020 : 16 번째 유럽 회의, 영국 글래스고, 2020 년 8 월 23 일 ~ 28 일, 절차, Part XXIII 16 (pp. 678-693). Springer International Publishing.