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2022年12月8日下午,公司党委书记、董事长邬秋珏一行前往上海维安电子有限公司进行交流学习。维安公司总经理王军出席座谈会。上海仪器仪表研究所公司及维安公司相关部门人员参加座谈会。
近日,2022年度教育部-华为“智能基座”优秀课件遴选结果公布。南方科技大学深港微电子学院副院长余浩教授的《机器学习芯片设计》入选教育部-华为“智能基座”优秀课件。本期遴选活动共收到118份申请,经教育部-华为“智能基座”联合工作组组织专家组审定,最终60份课件荣获“2022年度教育部-华为‘智能基座’优秀课件”。
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。
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...
2020年,东南大学国家ASIC中心宽电压IC设计团队在集成电路领域国际旗舰期刊IEEE Journal of Solid-State Circuits (JSSC)上发表了题为“Machine Learning Assisted Side-Channel-Attack Countermeasure and Its Application on a 28-nm AES Circuit”的研究论文。...
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...
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 ...
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...
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...
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。
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...
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。
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。
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。

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