搜索结果: 1-15 共查到“信息科学与系统科学 课题组”相关记录42条 . 查询时间(0.275 秒)
镉是我国农田土壤污染的首要污染物,威胁农产品质量安全。稻米是我国人群膳食镉摄入的最主要来源。大尺度的土壤与稻米协同采样调查发现,稻米镉与土壤镉以及土壤性质间的量化关系较差(R2通常低于0.2),时常存在“土壤镉超标而稻米不超标,或土壤镉不超标但稻米超标”的现象,这给污染耕地质量类别划分和风险评估带来很大的不确定性。
苏州医工所戴亚康课题组提出了面向儿童良性癫痫的脑功能异常评估方法(图)
戴亚康 儿童良性癫痫 脑功能异常评估 神经系统
2023/7/20
癫痫,俗称羊癫疯,是一种严重影响患者身体健康的神经系统疾病,且50%以上患者起病于儿童阶段,有效治疗癫痫可避免脑功能发育不良等远期严重影响。传统观点认为,癫痫起源于局部病灶的异常放电,但是随着脑科学相关研究的推进,癫痫被证明是一种脑网络疾病,构建癫痫脑网络对癫痫的机制研究、临床诊疗等具有重要意义。
苏州医工所董建飞课题组在数据驱动的学习控制方面取得研究进展(图)
董建飞 数据驱动 学习控制 传递函数
2023/7/21
随着机器学习技术的飞速发展,各种学习方法被提出并成功应用于图像识别、学习控制等领域。其中,学习控制的典型方法包括迭代学习控制(ILC)、高斯混合学习控制、强化学习控制等。比如,迭代学习控制方法常被用于控制许多批处理模式的动态过程,并已被成功应用于化工生产和工业机器人等。然而,理论界之前尚未研究这种控制方法针对从数据中获取的参数的随机误差的鲁棒收敛性问题。
技术的不断进步给传统织物带来了新的能力,使得人们有可能改变与其服装和其他纺织产品交互的方式。近来引起关注的智能织物可与穿戴者或环境进行数据跟踪和交互,在人类健康、远程医疗、公共安全、国防等重要领域都具有广泛的应用前景。然而,在目前这种技术的发展中,其真正全部潜力的释放,仍然存在几个巨大的挑战,特别是与现有纺织工业技术的兼容性与可扩展性,以及织物的可洗涤性,这对材料、器件设计和制造工艺提出了更为苛刻...
未来第六代通信技术要求射频器件和电路的吞吐量、传输速度和集成度具有全方位、大幅度的提升,实现射频/数字单片混合集成芯片是最有吸引力的解决方案。特别是在90 GHz以上工作频段,硅基CMOS晶体管噪声太大,无法满足射频电路需要,化合物半导体器件技术无法满足大规模数字集成电路的需求,因此需要新的原理、新的材料、新的器件结构架构来推动通信技术的进一步发展。
2021年3月,北京大学信息科学技术学院电子学系、区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室王兴军课题组与北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室肖云峰教授和龚旗煌院士领导的课题组合作,在微纳光学传感研究中取得重要进展。他们利用光学暗场外差干涉仪和频率变换相结合的传感新方法,将实时信号采样噪声降低了两个数量级,并成功实现了聚苯乙烯纳米微粒和单个病毒样颗粒的高灵敏...
日前,北京大学信息科学技术学院网络与信息系统研究所杨仝副教授课题组在计算机协会数据管理专业组年会(Annual Conference of the ACM Special Interest Group on Management of Data, SIGMOD2021)上发表两篇论文《利用Clock-Sketch挖掘数据流中Item Batch信息》(Out of Many We are One:...
北京大学信息科学技术学电子学系院碳基电子学研究中心张志勇-彭练矛课题组在碳基逻辑集成电路领域取得重要进展(图)
数字集成电路 金属氧化物半导体 硅集成电路技术 窄带隙半导体集成电路
2021/9/16
作为数字集成电路的主流逻辑形式,互补金属氧化物半导体(CMOS)逻辑架构为硅集成电路技术的发展和繁荣做出了重要贡献。CMOS逻辑门包含一个由空穴型场效应晶体管(p-FET)组成的上拉网络和一个由电子型晶体管(n-FET)组成的互补下拉网络。与其他类型的逻辑类型相比,CMOS电路具有高噪声容限和低功耗优势,因而被广泛的应用于数字集成电路中。近来,研究人员试图采用具有更高迁移率的半导体来构建新型晶体管...
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-杨玉超研究员课题组在基于动力学的神经形态器件与全忆阻类脑计算系统研究中取得重要进展(图)
神经形态器件 氧化铌忆阻器 脉冲神经元 氧化铌人工神经元
2021/9/16
人类大脑具备突出的高鲁棒性、低功耗等特点,自身能够有效应对外界环境的动态变化,具备强大学习能力,即便身处复杂环境也能够有效决策并稳定工作。类脑计算受人类大脑计算架构启发,拟基于生物神经网络工作原理设计实现高效计算硬件,较之传统的冯·诺依曼架构有望实现高并行、低功耗、高容错的计算模式,从而向更加智能化的信息处理方式迈进。人工神经元和人工突触被认为是构建类脑计算系统的关键单元,因此开发功能强大的人工神...
最近,视觉和语言的多模态任务,例如图像字幕和视觉问题解答(VQA),引起了学术界和工业界的广泛兴趣。但是,大多数现有的模型都专注于单个任务。我院邹月娴教授课题组研究发现,这些任务存在一定的相似性,因此认为如果模型可以同时考虑这些多模态问题,则可以共同学习来自不同任务的不同知识,并且很有可能提高每个任务的效能。近日,邹月娴教授课题组的研究“Federated Learning for Vision-...