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shangdashan新虫 (初入文坛)
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[交流]
中科院微电子所-面向人工智能应用的神经形态计算器件、算法与系统-招硕、博研究生
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招生专业：微电子和固体电子、材料、物理、电子科学与技术等相关专业 研究方向介绍：随着人类社会信息量的高速增长，计算机在运算速度提高的同时，对能源的消耗也在迅速增加。人脑是自然界中非常高效、节能的信息处理系统，且只有约二十瓦左右的功率。这种能源消耗上的巨大差异，主要来自于计算机与人脑的构架及信息处理方式的不同。现有的计算机是通过冯·诺依曼构架方式进行信息存储与处理的，即信息存储与信息处理在物理上是分离的，在处理器和存储器之间需要进行大量的信息传递；而人脑则是由神经元网络所构成，信息通过改变神经元之间的连接强度（称为突触权重）来进行存储与处理，并且具有自学习功能，实现了存储与处理的一体化。围绕类脑计算领域的重要科学与技术问题，开展具有认知记忆的神经形态计算器件、集成、算法和系统研究，拓展其在大数据处理、物联网和人工智能系统中的应用，具体包括： 1）神经形态计算器件与集成技术 2）神经网络模型与深度学习算法 3）感算融合的人工智能感知系统 导师介绍：尚大山，中国科学院微电子研究所研究员，博士生导师。2007年7月博士毕业于中国科学院上海硅酸盐研究所，2007年8月至2009年6月，中国科学院物理研究所博士后；2009年7月至2018年10月，中国科学院物理研究所副研究员；2011年5月至2012年5月，韩国国立首尔大学物理与天文系, 博士后；2012年7月至2014年3月,德国亚琛工业大学物理系（IA), 洪堡学者，期间于2013年11月至2014年1月,英国剑桥大学材料科学与冶金系, 洪堡欧洲访问学者。2018年加入中科院微电子研究所微电子器件与集成技术重点实验室。先后主持或完成国家重点研发计划子课题1项，国家自然科学基金面上项目3项，国家自然科学基金青年项目1项。迄今已在Adv. Mater.、Adv. Func. Mater.、Adv. Intell. Systs, Nat. Commun.、ACS Appl. Mater. & Interface, Nanoscale, IEEE Electro. Dev. Lett., Phys. Rev. Applied、Phys. Rev. B、Appl. Phys. Lett.、Nanotechnology等国际期刊发表SCI论文80余篇，H指数26，论文引用2000余次，国际会议邀请报告7次，申请国内外发明专利7项。 个人主页：https://people.ucas.edu.cn/~shangdashan 发表论文信息参见：https://www.researchgate.net/profile/D_S_Shang 每年拟招收博士1-2名，硕士1-2名，欢迎对此研究方向兴趣的学生加入！ 有意者请将简历发至 shangdashan@ime.ac.cn |
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