报 告 人：王明 研究员，复旦大学

报告时间：11月06日（周六）15:00～16:00

报告地点：腾讯会议（812 953 693）

邀 请 人：余航 讲师

报告摘要：

智能感知技术能够将“人-机-环境”统筹起来计算，是支撑物联网、智能制造和机器人等国家战略产业的核心技术。如何实现传感、存储、计算等相关模块的高度集成与性能优化是实现智能感知技术的核心问题之一。近年来，新型阻变型忆阻器和深度学习的开发与应用，为人工智能感知技术的发展提供了一条有效的途径。然而，忆阻器和传感器阵列集成的串扰问题以及多模态感知计算的复杂性严重阻碍了传感、存储与计算的性能提升与集成，制约了该技术的发展。报告人针对以上问题开展系列工作。

报告人简介:

王明，复旦大学研究员，上海海外高层次人才、上海脑中心求索杰出青年（组长）。2015年博士毕业于中科院微电子研究所，先后在美国密歇根大学联合培养、华为技术有限公司工作和新加坡南洋理工大学从事博后研究。长期致力于阻变存储器与机器学习交叉领域的研究，在Nat. Electron.、Nat. Commun.、Adv. Mater.、IEEE EDL等国际知名杂志上发表期刊论文50余篇，H因子26。获得授权中国/日本发明专利6/1项，其中部分专利许可/转让给武汉新芯公司。研究成果被《Tech Xplore》和《Science Daily》等数十家知名媒体报道，受到广泛关注。曾获得过中国科学院百篇优秀博士论文和中国真空学会博士优秀论文奖等。

主页：https://fics.fudan.edu.cn/01/25/c22620a262437/page.htm