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南京大学电子科学与工程学院推免_电子信息有哪些大学

考研院校 2023年12月24日 13:16 30 考研上岸

大家好！今天让小编来大家介绍下关于南京大学电子科学与工程学院推免_电子信息有哪些大学的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

文章目录列表:

南京大学电子科学与工程学院推免_电子信息有哪些大学

1.南京大学地理信息系统专业分数线
2.电子信息有哪些大学
3.致力神经网络架构创新 助推人工智能未来发展

南京大学地理信息系统专业分数线

2022年南京大学研究生分数线一览表

学校名 院系所名 学科分类名 专业名 政治成绩平均分 外语成绩平均分 专业课一平均分 专业课二平均分

南京大学 大气科学学院 理学 大气科学 69.94 72.77 108.94 115.08

南京大学 地理与海洋科学学院 理学 自然地理学 73.61 71.27 105.38 123.33

南京大学 地理与海洋科学学院 理学 人文地理学 72.86 74.13 113.8 122.4

南京大学 地理与海洋科学学院 理学 海洋地球科学 69.28 68.85 97 126.57

南京大学 地理与海洋科学学院 理学 资源环境遥感 71.81 73.09 101.72 124.72

南京大学 地理与海洋科学学院 管理学 土地资源管理 68 52 106 130

南京大学 地理与海洋科学学院 理学 地图学与地理信息系统 73.04 75.47 117.8 123.09

南京大学 地理与海洋科学学院 理学 第四纪地质学 73 59 77 129

南京大学 地球科学与工程学院 工学 水文学与水资源 68.33 74.33 85.66 105

南京大学 地球科学与工程学院 工学 地质工程 72 77 116 123

南京大学 地球科学与工程学院 理学 矿物学、岩石学、矿床学 69.53 67.38 125.15 114.3

南京大学 地球科学与工程学院 理学 地震学 68.33 71.33 120 137.66

南京大学 地球科学与工程学院 理学 构造地质学 72.6 69.6 126.8 114.8

南京大学 地球科学与工程学院 工学 矿产普查与勘探 66 71 89 110

南京大学 地球科学与工程学院 工学 (专业学位)地质工程 70.46 72.39 107.07 111.78

南京大学 地球科学与工程学院 理学 地球化学 66.8 67.6 127.6 100.2

南京大学 地球科学与工程学院 理学 古生物学与地层学 68.5 71.25 123 130.75

南京大学 地球科学与工程学院 工学 地球探测与信息技术 67 68.66 94 125.66

南京大学 电子科学与工程学院 理学 无线电物理 68.63 69.09 92.6

电子信息有哪些大学

这个问题我建议你去咨询南京大学研招生办老师，能够得到比较准确的答案。

更多关于南京大学研的信息介绍：

南京大学试运行网络直播课，9门网课向社会免费开放。

在网络课程《操作系统与Linux程序设计》中，南京大学电子科学与工程学院教师彭成磊在网上随机提问后，立即收到不少正确答案“企鹅”，正确率超80%。

这是2月2日下午2点，彭成磊在某教学平台移动端上，带着全校120多名学生“触网”上课时的一幕。新型肺炎蔓延，南京大学试运行网络直播课，帮助学生在返校前提前做好课程学习准备。同时，该校网络教育学院向社会免费开放《环境科学导论》、《电商实战》、《手把手教你心理咨询》等9门网络课程。

第一次尝试网课授课，让彭成磊兴奋不已。一两天前，他开始备课，并发出上课通知。上课前，他在某教学平台移动端发起签到，同学们收到六位数的签到码之后，进入直播页面。与课堂授课不同，同学们是否在认真听讲，能不能听懂，难以及时感知。

致力神经网络架构创新 助推人工智能未来发展

电子信息是一个广泛的领域，涵盖了电子工程、通信工程、计算机科学等多个学科。以下是中国一些著名的电子信息相关的大学，供参考：

清华大学：清华大学电子工程系在电子信息领域具有卓越的学术声誉，并且在电子器件、通信网络等方向上具有深厚的研究实力。

北京大学：北京大学信息科学技术学院是电子信息领域的重要研究机构之一，其在信号与信息处理、通信与网络、人工智能等领域具有广泛的研究和应用。

上海交通大学：上海交通大学电子信息与电气工程学院在电子信息领域具有较高的声誉，该学院的研究覆盖了电子科学与技术、通信工程、控制科学与工程等多个专业领域。

中国科学技术大学：中国科学技术大学电子工程与信息科学学院在电子信息领域有着悠久的历史和卓越的综合实力，其在电子器件、通信与信息系统等方面的研究具有较高的水平。

西安电子科技大学：西安电子科技大学是电子信息领域的重点高校之一，其在雷达与导航、通信工程、微电子等领域具有深厚的研究实力。

同济大学：同济大学电子与信息工程学院以其在电子信息学科中的杰出表现而闻名，其研究方向包括物联网、信息与通信工程等。

哈尔滨工业大学：哈尔滨工业大学电子与信息工程学院在电子信息领域具有较强的实力和声誉，该学院在信息与通信工程、电子科学与技术等专业领域有着卓越的研究和教学水平。

南京大学：南京大学电子科学与工程学院在电子信息领域有着很高的学术地位和影响力，该学院的研究方向包括光电子学与光通信、无线通信与网络等。

西北工业大学：西北工业大学电子信息学院在电子信息领域有着卓越的研究实力，该学院的研究方向包括集成电路设计与集成系统、通信与信息处理等。

华中科技大学：华中科技大学电子信息与通信学院在电子信息领域有着较高的学术声誉，该学院的研究方向包括信号与信息处理、通信与网络工程等。

以上是一些中国著名的电子信息相关大学，仅供参考。还有许多其他大学在电子信息领域也有相应的专业设置和研究力量。

——记南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风

提起人工智能（AI），你首先想到的可能是机器人，但现阶段，神经网络才是当红的技术。自上世纪40年代相关的理论被提出后，神经网络经历了几十年跌宕起伏的发展。现如今，深度神经网络因其良好的学习和表达能力，已经在图像处理、自然语言处理等多个领域取得了突破性进展，成为了人工智能领域应用最为广泛的模型。但是在实际运用过程中，深度神经网络庞大的参数量和计算量给传统计算硬件带来了处理速度和能耗效率等方面的严峻挑战，高能效深度神经网络加速器的优化设计与实现是新一代人工智能应用快速落地的关键。

基于以上需求，信号处理系统超大规模集成电路（VLSI）设计领域的国际著名专家，南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风，针对深度学习系统的算法优化与硬件加速展开了一系列研究。王中风教授兢兢业业、辛勤耕耘，为我国人工智能和集成电路设计等技术发展做出了突出贡献。

追逐梦想 秉承坚定科研情怀

王中风的人生与科研经历可谓丰富多彩，中专时期，他以顽强的毅力自学完成了高中和大学数学课程；青年时期，他放弃铁矿的“铁饭碗”，克服重重困难，通过自学以全县理科第一的成绩考上清华大学自动化系；大学期间，他从未停歇过前进的脚步，以优异的成绩提前完成本科学业并攻读硕士学位；毕业后，他先就职于北京一家高 科技 公司，之后出国深造，进入美国明尼苏达大学电机系继续攻读博士学位。读博期间，他努力付出，先后在行业顶级期刊上发表多篇高质量论文，且于1999年获得 IEEE 信号处理系统行业旗舰会议SiPS的最佳论文奖。

2000年博士毕业后，王中风先后进入美国国家半导体公司、俄勒冈州立大学电子与计算机工程学院以及美国博通公司工作，在不同单位都取得了一项又一项瞩目成绩。他曾先后参与十余款商用芯片的研发工作，主持设计的一些核心模块性能指标在行业处于领先地位。他的有关技术提案先后被IEEE等十余种网络通信标准所采纳。2015年，因在FEC（纠错码）设计与VLSI（超大规模集成电路）实现方面的突出贡献，他被评为IEEE Fellow。

虽然在美国有着优越的科研环境，王中风却清楚地知道，这并非他心之所向。“科学无国界，但科学家有国界”，身在海外，王中风一直心系祖国的发展，“那里才是家国和故土，要为她历尽所能”。 2016年，当祖国以“国际特聘专家”的形式召唤海外游子回国时，他毅然在事业的上升期回到祖国的怀抱，矢志为祖国的科研产业发展贡献自己的力量。

2016年，王中风进入南京大学电子科学与工程学院，同年，他牵头创建集成电路与智能系统（ICAIS）实验室，以数字通信与机器学习的设计与硬件优化为中心，面向智能制造、智慧工地及智慧社区等国家经济重大需求，和国内外诸多名校及一些顶尖企业开展合作，积极推动和引领中国集成电路设计领域发展，努力攻克技术瓶颈。如今，王中风的科研团队在国际集成电路设计领域已颇具影响，科研报国的梦想正在一步步实现。

开拓创新 突破人工智能芯片

“志之所趋，无远弗届。穷山距海，不能限也”。回国之后，王中风教授快速组建团队，精心布局，全面展开工作。凭借着20多年数字信号处理与IC设计领域丰富的研发经验，他带领团队以“算法与硬件架构协同设计优化”为中心，在人工智能算法与硬件架构，低功耗、强纠错能力信道编/解码硬件架构设计及可信计算加速等科研方向上全面发力，并取得了显著的学术成果。

具体到人工智能芯片设计方面，王中风带领团队开发了多维度的硬件友好型神经网络压缩算法和一系列高效深度学习的推理和训练硬件加速架构。在算法优化层面，他们创新了硬件加速架构对冗余信息的挖掘和处理方式，充分利用不同维度冗余信息的正交性，将动态计算调整与静态参数压缩相结合，在保证推理精度的前提下，显著降低了深度学习算法的计算复杂度和参数量。此外，团队就卷积神经网络等常用模型开展了全面系统地研究，创造性地开发了一系列计算优化及数据流优化方案，其中包括基于快速算法的卷积加速技术和层间融合复用的数据传输方案等，解决了其硬件设计在计算能力和传输带宽方面的两大瓶颈，大幅提升了系统计算效率、能效和吞吐率。

在硬件实现层面，针对神经网络中广泛存在的稀疏性及其并行处理时无法充分提升能效的瓶颈问题，他们引入了局部串行和全局并行的设计思想，可在不损失精度的前提下充分利用神经网络冗余性，明显提升了AI推理加速器的功耗效率。结合完整工具链的定制设计，该高效架构可以在不同场景中得到广泛应用。在训练加速器设计方面，王中风是最早 探索 新型数据表示格式的运用和可重构训练加速器架构设计的学者之一。他带领团队首次利用Posit数据格式，设计了一种高效深度神经网络训练方法和Posit专用低复杂度乘累加单元，在大幅降低计算、存储开销和带宽需求的同时，实现了与全精度浮点数据格式下相同的模型精度。此外，王中风带领团队将高速电路设计领域最常用的并行计算与流水线处理技术充分运用到神经网络加速架构中，突破了递归计算带来的系统时钟瓶颈，从而最终提高了加速器整体的吞吐率上限。

为了促进产学研的协同创新，王中风在2018年牵头创立了南京风兴 科技 有限公司，致力于人工智能芯片及智能系统解决方案等相关产品的研发。公司拥有国际领先的低功耗集成电路设计与优化技术，2020年独家推出了针对高性能智能计算的高能效稀疏神经网络计算芯片架构，支持常用深度学习算法，解决了AI芯片领域存在的通用性与高性能难以兼顾的难题，具有行业领先的能效比，可以满足云-边-端多种推理应用场景，减轻AI计算对内存带宽和存储的极高要求；在显著提升芯片性能的同时，能够大幅降低芯片成本，从而有效推动人工智能算法在诸多领域的实际落地。

天道酬勤，付出的汗水浇灌出了美丽的花朵，自2016年回国工作以来，王中风先后获得江苏省“双创人才”、“双创团队”领军人才、南京市“高层次创新人才”、“ 科技 顶尖专家集聚计划”A类人才等荣誉和奖励。2020年荣获吴文俊人工智能 科技 进步奖。2018-2021年，王中风共有7篇合著论文（均为通信作者）进入 IEEE 集成电路相关行业旗舰会议最佳论文奖的最终候选名单，其中关于AI硬件加速器设计方面的工作创纪录地在18个月内连续四次荣获IEEE权威学术会议的年度最佳论文奖。与此同时，王中风团队已经申请发明专利数十项，其中9项专利被产业转化，带动 社会 资本投资数千万元。这些成绩也激励着王中风教授不断拓宽研究方向，砥砺向前。

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