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师资队伍

杨双鸣

Date:2024年04月05日

个人资料:

姓名:杨双鸣

职称:副教授/硕士生导师

学科专业:控制科学与工程/检测技术与bet365官网装置学科

通讯地址:bet365官网电气bet365官网与信息工程学院

电子信箱: yangshuangming@scionmotors.com

 

招生信息:

欢迎考研、保研、想提前进实验室锻炼的本科同学、有志于相关研究的青年才俊随时和我联系,培养硕士毕业生在学期间,多人获硕士研究生国家奖学金及专项奖学金。指导本科生获国家级大创项目。欢迎对我的研究方向感兴趣,想提前进组实习、参加各类竞赛及大学生创新创业项目的同学联系我或来办公室面谈。

                                                                    

主要经历:

(1)      2022-至今 bet365官网 电气bet365官网与信息工程学院   副教授(破格晋升)

(2)      2020-2021 bet365官网 电气bet365官网与信息工程学院   讲师

(3)      2016-2019 bet365官网 电气bet365官网与信息工程学院   工学博士

 

主要研究方向:

(1)      类脑及通用人工智能

(2)      计算机视觉与深度学习

(3)      智能机器人与无人机

(4)      嵌入式计算与芯片

 

主要科研项目:

(1)      2024.01-2027.12 国家自然科学基金面上项目,项目负责人

(2)      2023.12-2025.11 GF***项目,项目负责人

(3)      2023.11-2025.10 GF***项目,项目负责人

(4)      2023.01-2023.12 企业横向委托项目,项目负责人

(5)      2023.01-2025.12 青年人才托举工程项目,项目负责人

(6)      2023.01-2025.12 “科技创新2030-新一代人工智能重大项目,子课题负责人

(7)      2021.01-2023.12 国家自然科学基金青年项目,项目负责人

(8)      2021.01-2022.12 中国博士后面上基金,项目负责人

(9)      2021.07-2023.07 中国博士后基金特别资助,项目负责人

(10)   2022.01-2025.12 国家自然科学基金面上项目,项目主要参与人

(11)   2019.01-2019.12 国家自然科学基金面上项目,项目主要参与人

(12)   2018.01-2020.12 国家自然科学基金青年项目,项目主要参与人

(13)   2018.01-2021.12 天津市基金重点项目,项目主要参与人

(14)   2019.04-2022.03 天津市基金面上项目,项目主要参与人

 

代表性论著、学术著作:

迄今为止共发表学术论文六十余篇,授权中外发明专利15项,其中第一/通讯作者10篇代表性学术论文如下:

(1)      Yang S, Wang J, et al. Neuromorphic context-dependent learning framework with fault-tolerant spike routing. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021. (SCI一区)

(2)      Yang S, Wang J, et al. CerebelluMorphic: large-scale neuromorphic model and architecture for supervised motor learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021. (SCI一区)

(3)      Yang S, Wang J, et al. BiCoSS: toward large-scale cognition brain with multigranular neuromorphic architecture. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021. (SCI一区)

(4)      Yang S, Wang J, et al. Real-time neuromorphic system for large-scale conductance-based spiking neural networks. IEEE transactions on cybernetics, 2018, 49(7): 2490-2503. (SCI一区)

(5)      Yang S, Deng B, et al. Scalable digital neuromorphic architecture for large-scale biophysically meaningful neural network with multi-compartment neurons. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2019, 31(1): 148-162. (SCI一区)

(6)      Yang S, Deng B, et al. Design of hidden-property-based variable universe fuzzy control for movement disorders and its efficient reconfigurable implementation. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 27(2): 304-318. (SCI一区)

(7)      Xue D, Lei T, Yang S*, et al. Triple Change Detection Network via Joint Multi-frequency and Full-scale Swin-Transformer for Remote Sensing Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023. (SCI一区) (*为通讯作者)

(8)      Yang S, Chen B. Effective Surrogate Gradient Learning With High-Order Information Bottleneck for Spike-Based Machine Intelligence[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023. (SCI一区)

(9)      Yang S, Chen B. Snib: improving spike-based machine learning using nonlinear information bottleneck[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023. (SCI一区)

(10)   Deng B, Fan Y, Wang J, Yang S*. Auditory perception architecture with spiking neural network and implementation on FPGA[J]. Neural Networks, 2023, 165: 31-42. (SCI一区) (*为通讯作者)

  

主要学术成就、奖励及荣誉:

(1)      2024:入选bet365官网研究生院40周年成就展

(2)      2023:入选全球前2%顶尖科学家榜单(斯坦福大学发布)

(3)      2023:bet365官网红旗团支部本科班级班主任(全校8名)

(4)      2022:第八届中国科协青年托举人才(本领域全国2人)

(5)      2022:天津市优秀博士论文奖(学科排名第一)

(6)      2021:中国bet365官网学会优博论文提名奖(全国6人)

(7)      2020:中国电子教育学会优博论文奖(全国20人)

(8)      2020:bet365官网优秀博士学位论文奖(本专业唯一一人)

(9)      2020:bet365官网新入职教师培训优秀奖(本批次唯一一人)

(10)   2019:bet365官网bet365官网学院博士生论坛一等奖(本专业唯一一人)

(11)   2019:bet365官网“科技创新先进个人”

(12)   2018:研究生国家奖学金(学科排名第一)

(13)   2017:研究生国家奖学金(学科排名第一)

(14)   2017:bet365官网“科技创新先进个人”

(15)   2016:bet365官网优秀硕士学位论文奖

(16)   2015:研究生国家奖学金(学科排名第一)

 

主要讲授课程:

(1)      数字信号处理/DSP原理及应用(本科生)

(2)      数字信号处理实验/DSP原理及应用(本科生)

(3)      统计模式识别(硕士生)

(4)      统计学习理论(博士生)