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2022年10月16日上午，中国共产党第二十次全国代表大会在人民大会堂开幕。习近平总书记代表第十九届中央委员会向大会作报告。“高瞻远瞩，凝心聚力，催人奋进！”报告在广大教育和科技工作者中引发热烈反响。《人民日报·海外版》、《科技日报》、《中国科学报》以及其他主流媒体，热切关注中国科学院院士、柔性电子基础科学（前沿科学）中心首席科学家黄维等专家学者的学习感悟。
华中科技大学光学与电子信息学院王超老师课题组在基于转置存储器、支持片上学习的多核异构 人工智能处理器研究领域取得进展（图）
华中科技大学光学与电子信息学院 王超 转置存储器 多核异构 人工智能 处理器
2021/11/17
随着以深度神经网络（DNN）为代表的AI模型的飞速发展，其在特征识别、语音处理等日常应用中被广泛应用。然而在功耗受限的边缘计算（Edge Computing）与智能物联网 （AIoT）领域中，高功耗的传统深度学习平台难以发挥其高性能的优势。这种需求引起了学术界对高能效硬件加速器研究的广泛关注，旨在减少AIoT终端片上学习与推理需要的能耗。深度信念网络（Deep Belief Network, DB...
清华大学微纳电子系任天令团队在机器学习器件上取得突破（图）
清华大学微纳电子系 任天令 机器学习器件
2018/11/8
2018年10月17日，清华大学微纳电子系任天令教授团队在《自然通讯》（Nature Communications）上发表了题为《面向机器学习应用的马尔科夫链算法单器件集成》(“A hardware Markov chain algorithm realized in a single device for machine learning”)的研究论文。该工作突破性地实现了马尔科夫链算法集成到单...
改进的核极限学习机定位算法
无线定位 核极限学习机 样本子空间 降维
2018/6/11
针对神经网络无线定位方法，存在训练耗时长，定位结果易受噪声干扰的问题，提出了一种改进的核极限
学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据；把同一位置测得的数据划分为一个样
本子空间并提取样本子空间的特征，以样本子空间的特征代替原来的训练数据；利用矩阵近似及矩阵扩展的相关
理论改进核极限学习机算法；将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练，得到定位预测模型。仿真
...
第六届电子学习与教育电子技术国际会议（The Sixth International Conference on E-Learning and E-Technologies in Education）
第六届 电子学习 教育电子技术 国际会议
2017/6/19
You are invited to participate in The Sixth International Conference on E-Learning and E-Technologies in Education (ICEEE2017) that will be held in Lodz, Poland on September 18-20, 2017. The event wil...
2017全国深度学习技术应用大会回顾：传统的AI研究方法，在DL时代该如何变革？（图）
2017年 大会 电子
2017/3/31
为提升一线科研人员更加深入了解深度学习，中国电子学会于2017年3月25-26日在北京举办了“2017全国深度学习技术应用大会”，中国电子学会林润华副秘书长到会并讲话。大会主席王亮研究员，大会副主席季向阳教授、俞俊教授主持了大会的专家报告。
会议邀请到了国内深度学习技术领域的著名专家就深度学习技术的应用和最新动态做特邀报告。与此同时，中国电子学会也请到了深度学习技术相关科研单位和高新技术企业，宣...
第五届视觉与学习青年研讨会在电子科技大学举行（图）
第五届 视觉与学习青年 研讨会 电子科技大学
2015/5/12
2015年5月8日至10日，第五届视觉与学习青年研讨会（VALSE）在我校沙河校区举行。来自国内外123所大学、14个科研院所、2家公司直属科研院的800多位青年学者报名参会，其中国家级杰出人才超过30位。
一种基于峭度累积量比例微分控制的盲源分离学习率
盲信号分离 峭度累积 比例微分控制 变步长学习率
2017/1/9
自然梯度算法由于良好的分离性能在盲源分离中占有重要的地位,但该算法基于固定步长时,无法很好兼顾收敛速度和稳态误差.本文借鉴自动化控制的PID(Proportion Integration Differentiation)算法,提出一种与分离状态紧密结合的变步长学习率算法.由于完成分离的信号峭度累积量是一个固有值,分离过程的信号峭度累积量与固有值将有一个不断减小的误差值.该算法以指数函数值来体现该误...
主动学习与自学习的中文命名实体识别
主动学习 自学习 条件随机场 命名实体识别
2016/7/14
命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务，如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF，通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本，并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明，该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时，能够显著地降低人工标注的工作量。
主动学习与自学习的中文命名实体识别
主动学习 自学习 条件随机场 命名实体识别
2016/6/7
命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务，如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF，通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本，并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明，该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时，能够显著地降低人工标注的工作量。
实体关系抽取是信息抽取的一项重要内容，总结现有的方法对于该领域的发展具有指导和借鉴意义。结 合当前的研究进展，分析和比较了有监督、无监督和弱监督3 类关系抽取方法的原理和代表性算法，总结了各类方 法的特性并对关系抽取的发展趋势进行了展望。
分数阶非线性时滞系统的P型迭代学习控制
迭代学习控制 广义Gronwall不等式 收敛性
2013/6/3
针对一类分数阶非线性时滞系统，研究其P型迭代学习控制问题。首先，根据分数微积分的基本性质并借助推广的Gronwall不等式，获得系统状态变量的范数不等式估计；然后，通过引入λ-范数，获得在开环和闭环P型迭代学习控制作用下，系统控制输入以及跟踪误差收敛的充分条件。所得结果与已有结果相比，具有更小的保守性。最后，通过数值仿真验证所提方法的有效性。
依据传感器网络面向应用的价值区分度特征，提出一种基于冗余价值滤波的传感器网络节能数据收集机制。所提机制采用预测模型在线评估采样数据价值，并映射为相应的价值因子，进而根据强化学习理论将价值因子引入区分服务的退避机制设计，驱动媒体介质访问层层竞争窗尺寸的自适应优化调整，在满足数据收集服务质量的前提下，有效地抑制网内价值冗余负荷传输量，实现价值区分性滤波的节能效果。仿真实验表明，所提机制能有效增加网络吞...
机器人系统终端滑模重复学习轨迹跟踪控制
轨迹跟踪 重复学习控制 终端滑模 全局渐近稳定性
2014/7/21
针对非线性机器人系统的轨迹跟踪问题, 提出一种终端滑模重复学习混合控制方案. 该方案综合了重复学习控制和终端滑模技术的特性, 能够有效跟踪周期性参考信号, 抑制周期性和非周期性动态的干扰, 具有较强的鲁棒性和良好的轨迹跟踪性能, 且算法的实现不需要完全已知系统模型信息. 应用Lyapunov 稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果验证了所提出的终端滑模重复学习控...