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信息学院博士研究生缪思羽参加国际学术会议获“最佳学生论文奖”

2024年3月4日至7日，在新加坡举办的“滨海湾超构天线与人工智能专题论坛”（Marina Forum on Metantennas & Antennas+AI）上，信息学院博士研究生缪思羽受邀汇报“光控微波大规模无线可重构反射阵列”相关研究工作并参加学生论文竞赛。经过与来自美国、欧洲、亚洲等多个国家的博士生的激烈角逐，并由多位电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow）组成的学生论文奖评审委员会评议，最终荣获最佳学生论文奖(Best Student Paper Award)。

2024-05-22

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留学工坊活动回顾|第二期、第三期合集

近期，信息学院举办了两期留学工作坊，就“如何准备海外申请所需资料”等内容进行了分享。让我们一起来看看学长、学姐们都有哪些干货提供。

2024-05-21

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信息学院吕宏鸣课题组提出多项脑电和心电信号处理专用芯片解决方案

上海科技大学信息学院吕宏鸣教授团队在电生理信号处理专用芯片领域取得多项重要研究进展，成果发表在生物医疗集成电路领域知名期刊IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems以及集成电路领域重要学术会议IEEE VLSI-TSA 2024等。

2024-05-16

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科研进展|上科大信息学院与物质学院联合研究团队利用机器学习理解锂离子导体显微结构与性能的关系

固态离子材料有良好的离子传导能力，相较液态电解质具更高的安全性和更广泛的工作温度范围，在固态电池、燃料电池和传感器等领域有着广泛应用前景。材料的性能取决于结构，找到一种能客观、定量地联系材料结构与性能并理解相应机理的方法一直是材料科学家追求的目标。目前，已有用于固态离子材料性能预测的机器学习方法都是基于理想的完美单晶模型。真实材料中存在的各种结构缺陷使得实验测量的性能在大多数情况下都偏离理论预测，基于从真实材料获取的、涵盖复杂结构表征数据的机器学习研究方法还有待发展。上海科技大学物质科学与技术学院刘巍课题组、信息科学与技术学院何旭明课题组和物质科学与技术学院于奕课题组开展交叉合作，以氧化物锂离子导体锂镧锆钽氧作为研究对象，发展了一种对显微结构和离子电导率进行直接关联的可解释的算法。相关研究成果近期发表在国际学术期刊Nano Letters上。

2024-05-16

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信息学院邹新波课题组实现可模拟视觉感知的氮化镓基人工突触

近年来，人类社会的数据呈现爆炸式增长。传统的冯·诺依曼架构在处理大量数据时面临并行计算效率低且能耗高等问题。模仿人脑功能的类脑计算作为一种新型的计算范式，因具有高信息处理效率和低能耗等特点而受到广泛关注。在类脑计算中，连接神经元的人工突触是实现信息处理和存储必不可少的要素。人类约80%的外界信息依靠视觉获取，因此模拟视觉突触的仿生人工突触器件是实现类脑计算、神经形态感知和脑机结合等应用的核心元器件。

2024-05-14

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信息学院哈亚军课题组在低温存内计算领域取得关键进展

低温存内计算是实现数据密集型高能效计算的一项技术方案。针对现有存内计算设计在低温器件特性利用上的不足，上海科技大学信息科学与技术学院哈亚军课题组提出了一种基于eDRAM的低温存内计算加速器（eCIMC），可支持布尔计算和卷积计算操作。图1 eCIMC整体架构以及核心C3T块设计图2 基于ARSA的4-bit Flash ADC结构以及多周期参考电压自适应生成技术示意图本研究通过优化C3T动态存储单元结构，成功实现了支持高保持时间的多模式操作；设计了一种自适应可重构的灵敏放大器（ARSA），充分利用C3T结构特性实现参考电压存储，显著提升了计算能效。在此基础上，团队通过重构ARSA实现4-bit Flash ADC，并结合多周期的参考电压自适应生成技术，实现了快速且低功耗的低温卷积计算。在这个过程中，信息科学与技术学院寇煦丰课题组所提出的低温器件模型对本工作电路设计与优化起到重要作用。该成果以题为“eCIMC: A 603.1TOPS/W eDRAM-based Cryogenic In-Memory Computing Accelerator Supporting Boolean/Co

2024-05-13

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2025年上科大信息学院硕士研究生招生宣传手册

2024-05-11

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春意盎然，研途同行 | 信息学院开展共青森林公园春日踏青活动

2024-05-09

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