本周六（12月11日）上午10:00，学堂112，王康宁、刘壮学长会分享自己的工作，时长约为一到两小时。
王康宁：近似有效的双边交易（Approximately Efficient Bilateral Trade）
王康宁是姚班2013级（计科30）本科生，现在是杜克大学的博士生。本次 seminar他将会介绍他在计算经济学方面的工作。我们考虑一个买家和一个卖家之间交易一个物品。著名的Myerson-Satterthwaite不可能性定理指出: 没有“合理的”交易机制能对社会整体最优; 即没有“合理的”机制能保证买家估价超过卖家成本时完成交易。由此，我们自然要问, 是否存在“合理的”交易机制能让交易对社会整体的贡献达到理想情况的常数比例。我们在这一工作中证实了这一猜想。工作的合作者有Google研究院的邓原, 毛杰明, 和Balasubramanian Sivan。
刘壮：深度学习的高效性和准确性（Accurate and Efficient Deep Learning for Visual Recognition）
刘壮是姚班2013级（计科30）本科生，现在是加州大学伯克利分校的博士生。本次Seminar他将介绍他近年来一系列在深度学习高效性和准确性方面的研究工作。他将介绍或者讨论
1）一系列网络剪枝方法上的实验，发现的现象以及由此引起的反思
2） 一个利用神经网络和计算机视觉任务的特性做到高效的”任意时刻” (Anytime)预测的框架
3）Transformers是否在计算机视觉领域已经超越卷积神经网络
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