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陳云華,，博士,，INNS及CCF會員，碩士生導(dǎo)師,，廣東工業(yè)大學(xué)副教授,。主要研究方向?yàn)樯窠?jīng)形態(tài)類腦計(jì)算、計(jì)算機(jī)視覺,、深度學(xué)習(xí),，在IEEE T COGN DEV SYST、NEURAL COMPUT,、NEUROCOMPUTING,、PATTERN RECOGN、J VIS COMMUN IMAGE R,、CVPR,、ICPR 、《中國圖象圖形學(xué)報(bào)》,、《控制理論與應(yīng)用》,、《計(jì)算機(jī)科學(xué)》等國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊/會議發(fā)表論文50余篇,。主持省部級項(xiàng)目6項(xiàng)，獲得授權(quán)專利3項(xiàng),、軟件著作權(quán)1項(xiàng),。2016年赴英國曼切斯特大學(xué)訪學(xué)，師從ARM之父Steve Furber教授,，現(xiàn)為NEURAL COMPUT,、PPL INTELL、INT J MACH LEARN CYB等多個(gè)學(xué)術(shù)期刊的審稿人,。

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作者：陳云華
來源：學(xué)者網(wǎng)
原文：http://htcdzsw999.com/vpost.html?pid=189233
本文為該學(xué)者原創(chuàng)文章,，轉(zhuǎn)載請附上文章鏈接！

個(gè)人主頁： https://yzw.gdut.edu.cn/info/1120/1851.htm

INNS（International Neural Network Society）會員，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會會員,，中國人工智能協(xié)會可拓學(xué)專委會委員

人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù),、計(jì)算機(jī)技術(shù),、軟件工程

一,、計(jì)算機(jī)視覺方向：

       1.  針對DVS（動(dòng)態(tài)視覺傳感器）數(shù)據(jù)，對高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測與識別的技術(shù)（包括深度學(xué)習(xí)方法和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法）；

       2.  針對傳統(tǒng)視頻圖像進(jìn)行處理的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（包括傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法）,。

二、SNN ( 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))方向：

       1.  基于DNN-SNN轉(zhuǎn)換的SNN及其優(yōu)化,；

       2.  基于梯度下降的SNN訓(xùn)練算法；

       3.  基于STDP的SNN訓(xùn)練算法。

      1.  已通過廣東工業(yè)大學(xué)及計(jì)算機(jī)學(xué)院復(fù)試,；

      2.  具有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),、編程能力和文字寫作能力,；

      3.  愿意吃苦,、吃虧,，堅(jiān)韌不拔,，有科研精神。

       1.  畢業(yè)研究生去向公司有：華為技術(shù)有限公司,、杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司等等。

       2.  指導(dǎo)的碩士研究生于2019年獲得國家獎(jiǎng)學(xué)金,。

       3.  指導(dǎo)本科創(chuàng)新項(xiàng)目若干項(xiàng),，所指導(dǎo)的本科生曾于2014年獲得第2屆“感動(dòng)廣工大十大人物”稱號。

       4.  指導(dǎo)的本科生團(tuán)隊(duì)參加2014“全國并行應(yīng)用挑戰(zhàn)賽”榮獲中南賽區(qū)一等獎(jiǎng),，參加2012“粵嵌杯”廣東省嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)大賽榮獲一等獎(jiǎng),。

          ......

       1. 廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目,，事件驅(qū)動(dòng)的低延遲低功耗視覺表示與特征學(xué)習(xí),（2025A1515012243）,。

       2. 廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目，轉(zhuǎn)換式深度脈沖卷積網(wǎng)絡(luò)多性能指標(biāo)優(yōu)化研究,，（2021A1515012233）,。

       3.  廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目,，連續(xù)自發(fā)式表情特征的深度學(xué)習(xí)表示研究，（2016A030313713）,。

       4.  廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目,，低質(zhì)量監(jiān)控視頻人臉超分辨率算法研究，（2014A030310169）,。

       5.  廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目,，支持小間距LED顯示的多屏實(shí)時(shí)處理器系統(tǒng)的研發(fā)，（2014Y2-00211）,。

       6.  廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目,，興寧市水口鎮(zhèn)中小微企業(yè)信息化公共服務(wù)平臺建設(shè)，（2013B040500008）,。

       7.  廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目,，適用于惡劣環(huán)境的視頻監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)與產(chǎn)業(yè)化，（2014B090901061）,。

1. High-performance deep spiking neural networks via at-most-two-spike exponential coding. Neural Networks . 2024.

2. Video Small Object Detection with Long Short-Term Feature Enhancement Network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2023) .

3. Efficient Motion Symbol Detection and Multikernel Learning for AER Object Recognition. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022.

4. Tiny object detection with context enhancement and feature purification[J]. Expert Systems with Applications, 2022 .

5. An adaptive threshold mechanism for accurate and efficient deep spiking convolutional neural networks, Neurocomputing, 2022.

6. Accurate and Efficient Frame-based Event Representation for AER Object Recognition. IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2022.

7. Novel shrinking residual convolutional neural network for efficient accurate stereo matching, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2020.

8.  Improving the antinoise ability of DNNs via a bio-inspired noise adaptive activation function rand softplus, Neural Computation, 2019.

9.  Occlusion Expression recognition based on non-convex low-rank double dictionaries and occlusion error model. Signal Processing: Image Communication, 2019.

10.  Single image rain removal based on depth of field and sparse coding, 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018.

11.   雙向特征融合與特征選擇的遙感影像目標(biāo)檢測, 電子學(xué)報(bào)，2022.

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