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计划。主要研究方向是计算机视觉、普适计算、大脑和脑机融合智能等。公开了100多篇论文(包括IEEE TPAMI、TNNLS、ACM Computing Surveys等国际权威出版物,以及CVPR、ICCV、IJCAI、UbiComp等国际权威会议),许可了25项发明专利。

获得了4次国际会议最佳论文奖、国际一流会议UbiComp’16最佳论文奖、UbiComp’15最佳论文推荐奖。成果被选为2016年中国高中十大科技进步,获得国家科技进步奖二等奖(第二完成者)、教育部科技进步一等奖(第二完成者)。目前兼任《IEEE Systems Journal》、《ACM IMWUT》、《Chinese Journal of Electronics》等定期编辑委员会。讲座题目:从脑机模块到脑机融合总结:计算神经科学、微电子、神经生理学等领域的最新进展,可以发现电脑和生命体之间的融合日益明显。

以脑机模块为代表的神经技术突破使脑与计算机之间的融合更加紧密,脑机融合及其融合已沦为未来计算技术发展的最重要趋势。研究生物大脑(生物智能)和机械大脑(人工智能)深度融合与合作的新型混合智能系统,是目前人工智能和大脑认知科学交叉领域最重要的课题。这个讲座将说明脑机模块的基本原理和最新发展,以及新的人工智能形态3354脑机融合的混合智能。

唐华珍博士,四川大学计算机学院教授,博士生导师,柳脑计算研究中心主任,国家青年千人计划选定。主要研究方向是计算神经形态来理解机器人。现为多家国际杂志的Associate Editor,还包括IEE Trans . on Neural Networks and Learning Systems、IEE Trans . on Cognitive and developmental Systems,2016年。Springer 2017年出版了英语专著《neuromorphic cognitive systems : a learning and memory centered approach》。

讲座题目:神经形态理解计算摘要:模拟大脑智能是计算机科学领域的长期目标,在过去几十年里已经沦为人工智能发展的最重要推动力。与传统人工智能方法不同,神经形态计算主要不是由神经科学的发展推动的,而是根据大脑神经电路结构和神经信息处理及神经脉冲计算原理产生新的计算模式,最后以神经形态硬件方式构建伪大脑的理解计算和低功耗运算。

神经科学领域神经元和神经元水平已经取得了相当大的进展,但如何模拟生物神经元和神经元的可塑性进行计算和构建神经形态芯片仍然面临很多挑战,还需要深入研究。本报告说明了神经形态理解中计算的领域必须解决问题的主要问题到达,从而说明了在这一领域取得的主要进展。陈至智1983年出生,江西南昌人,中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师、未来计算实验室主任,主要研究方向为智能处理器。

在此之前,专门研究和开发国产处理器已有10多年,管理或参与过多种核心处理器设计。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),创作)ISCA,ISSCC,HPCA,MICRO,ASPLOS,ICSE,IJCAI,Hot Chips作为负责人,他带领科学小组获得了“全国青年文明号”和中央国家机关“青年文明号”的称号。作为对深度自学处理器的开创性贡献,他在MIT技术回顾(MIT Technology Review)选出的2015年全球35名杰出青年革新者,并多次获得CCF A级会议的最佳/最高子论文。

讲座标题:深度自学处理器摘要:从科技角度看,每个时代的发展都有核心物质载体。工业时代的核心物质载体是引擎,信息时代的核心物质载体是标准化的处理器。深度自学是目前最重要的智能计算技术,因此未来智能时代的物质载体可能是深度自学处理器。

自中科院计算2012年与英特尔公司共同开发世界上第一个深度自学处理器体系结构以来,深度自学处理器已经成为整个计算机体系结构领域最受关注的研究方向,IBM、英特尔、惠普、微软、哈佛、斯坦福、普渡、UCLA、UCSB、哥伦比亚大学举行CCF A类会议IST在此,我将说明对深度自学处理器发展过程和未来前景的不成熟观点。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),学成)施鲁平清华大学教授,国家千人特任教授,清华大学脑计算中心主任,国家工程研究中心主任施鲁平,国际光学工程学会(SPIE)公司。

研究领域还包括脑计算法、智能仪器、信息存储、光电子学建设、纳米科学、技术等。1996.8-2013.3是新加坡科学院数据存储研究院的高级科学家,新加坡科学院人工理解存储研究所主任。2013年3月全职进入清华大学,成立了柳脑计算中心,中心由基础理论、芯片、软件、系统、全方位研究柳脑计算。

兼任过好几次国际会议的主席。包括Science、Nature Photonics和Phys Rev Lett在内的近200多篇学术论文被公开,获得了2004年新加坡国家科学技术奖。讲座题目3360种脑神经形态计算芯片概述。

脑计算机功能芯片作为脑计算技术的核心技术之一受到普遍关注。现在人们已经明确提出了各种有特色的方案,但还没有找到普遍认为的技术方案。该报告将说明国内外在脑计算机功能芯片方面的现状和进展,讨论这一领域的主要挑战,并讨论今后可能的发展路线。

同时说明清华大学脑计算中心开发的天基芯片的设计构想和最近的进展。该报告以目前清华大学正在开展的相关研究为例,分析了基于新部件的智能芯片设计面临的许多挑战和可能的应对方法。奥斯北京师范大学脑认知科学学院教授、理解神经科学和自学国家重点实验室副主任、IDG/McGovern脑科学研究所研究员,主要研究方向是计算神经科学,特别是神经信息处理的基本原理和模型。

现兼任Frontiersin Computational Neuroscience主编、自动化学会《生物掌控与生物医学工程专业委员会》主任。讲座题目3360计算神经科学-连接的脑科学和脑类计算的腿部大纲。神经科学的宗旨是用数学建模和建模方法说明大脑的工作原理,获得人工智能发展的新思想,并奠定理论基础。

神经科学作为脑科学和脑计算之间最重要的桥梁。(威廉莎士比亚、神经科学、神经科学、神经科学、神经科学、神经科学)报告将详细说明神经系统计算的一些最重要的特征,总结神经科学发展的历史背景,说明神经信息处理的基本原理和构建的网络模型。读完所有丹尼尔的说明后,最终,你已经心动了。

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