计划。主要研究方向为计算机视觉、普适计算出来、类脑与脑机融合智能等。

已公开发表论文100多篇（还包括IEEE TPAMI、TNNLS、ACM Computing Surveys等国际权威刊物，以及CVPR, ICCV, IJCAI, UbiComp等国际权威会议），许可发明专利25项。获得国际会议最佳论文奖4次，还包括国际一流会议UbiComp’16最佳论文奖、UbiComp’15最佳论文提名奖（Honorable Mention Award）。

涉及成果选入2016年度中国高等学校十大科技进展，获得国家科学技术进步奖二等奖（第2已完成人）、教育部科技进步一等奖（第2已完成人）。目前兼任《IEEE Systems Journal》、《ACM IMWUT》、《Chinese Journal of Electronics》等期刊编委。讲座题目：从脑机模块到脑机融合概要：计算出来神经科学、微电子和神经生理学等领域的最新进展，表明出有计算机和生命体之间的融合沦为有可能并日益显著。

以脑机模块为代表的神经技术的突破使得脑与计算机之间的融合更加密切，脑机融合及其一体化已沦为未来计算技术发展的一个最重要趋势。研究生物脑（生物智能）与机器脑（人工智能）深度融合并协同工作的新型混合智能系统，是当前人工智能与脑认知科学交叉领域面对的最重要课题。本讲座将讲解脑机模块的基本原理与最新进展，并讲解新型人工智能形态——脑机融合的混合智能。

唐华锦博士，四川大学计算机学院教授、博士生导师，类脑计算出来研究中心主任，选入国家青年千人计划。主要研究方向为神经形态计算出来、理解机器人。

现兼任多个国际期刊的Associate Editor,还包括 IEEE Trans. On Neural Networks and Learning Systems，IEEE Trans. On Cognitive and Developmental Systems, 以及 Frontiers in Neuromorphic Engineering。取得2016年度 IEEE TNNLS 优秀论文奖。

由Springer 2017年出版发行英文专著 Neuromorphic Cognitive Systems: A Learning and Memory Centered Approach。讲座题目：神经形态理解计算出来概要：仿真大脑智能是计算机科学领域长久以来的目标，沦为过去几十年人工智能的发展的最重要推动力。与传统人工智能方法有所不同，神经形态计算出来主要不受神经科学发展推展，是创建在大脑神经电路结构和神经信息处理与神经脉冲计算出来原理上的新型计算出来模式，并最后以神经形态硬件方式来构建仿脑的理解计算出来与低功耗运算。

虽然在神经科学领域神经元和神经元层级早已获得了相当大的进展，而如何仿真生物神经元及神经元可塑性构建理解计算出来及构建神经形态芯片仍然面对很多挑战，尚待深入研究。本报告从神经形态理解计算出来领域必须解决问题的主要问题抵达，讲解该领域获得的主要进展。陈云霁1983年生，江西南昌人，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师，未来计算出来实验室主任，主要研究方向是智能处理器。

在此之前，他专门从事国产处理器的研发工作十余年，先后负责管理或参予了多款龙芯处理器的设计。他在还包括ISCA、ISSCC、HPCA、MICRO、ASPLOS、ICSE、IJCAI、Hot Chips、FPGA、IEEE Micro以及8种IEEE/ACM Trans.在内的学术会议及期刊上公开发表论文90篇。

陈云霁取得了中国青年科技奖、首届国家自然科学基金“优秀青年基金”、首届国家万人计划“青年高级教师人才”、中国计算机学会青年科学家奖以及中科院青年人才奖，作为负责人率领科研团队取得了全国“青年文明号”和中央国家机关“青年文明号”的称号。由于其在深度自学处理器上的开创性贡献，他选入了MIT Technology Review票选的2015年度全球35位杰出青年创新者，并多次取得CCF A类会议的最佳/最高分论文。

讲座题目：深度自学处理器概要：从科技的看作，每个时代的发展都有其核心物质载体。工业时代的核心物质载体是发动机，信息时代的核心物质载体是标准化处理器。

由于深度自学是目前最重要的智能计算技术，未来智能时代的物质载体可能会是深度自学处理器。自中科院计算所2012年和Inria合作研制全球首个深度自学处理器架构以来，深度自学处理器早已沦为整个计算机体系结构领域最注目的研究方向，受到IBM、Intel、HP、微软公司、哈佛大学、斯坦福大学、普渡大学、UCLA、UCSB、哥伦比亚大学、佐治亚理工和德州大学奥斯丁分校等国际著名机构的追踪。CCF A类会议ISCA 2016上甚至有将近1/6的论文探讨于此方向。

在此，我们将讲解自己对深度自学处理器的发展历程和未来前景一些不成熟期的观点。施路平清华大学教授，国家千人特聘教授，清华大学类脑计算中心主任，光盘国家工程研究中心主任，国际光学工程学会（SPIE）会士。研究领域还包括类脑计算出来、智能仪器，信息存储、构建光电子学、纳米科学与技术等。1996.8-2013.3是新加坡科学院数据存储研究院资深科学家，新加坡科学院人工理解存储器实验室主任。

2013年3月全职入职清华大学，创立类脑计算中心，中心从基础理论、芯片、软件、系统、应用于全方位研究类脑计算出来。曾兼任多个国际会议的主席。

已公开发表近200多篇学术论文（还包括Science， Nature Photonics， Phys Rev Lett），于2004年获颁新加坡国家科技奖。讲座题目: 类脑神经形态计算出来芯片概要：类脑计算出来功能芯片是类脑计算出来的核心技术之一，受到普遍的注目，目前人们早已明确提出了若干种各具特色的方案，但目前仍未寻找一种普遍认为的技术方案。

本报告将讲解国内外在类脑计算出来功能芯片方面的现状和进展，辩论这个领域的主要挑战，未来有可能的发展路线。同时讲解清华大学类脑计算中心发展的天机芯片的设计思路和近期进展。报告将以目前清华大学正在展开的涉及研究为事例，剖析基于新的器件的智能芯片设计所面对的诸多挑战和有可能的应付方法。

吴思北京师范大学脑与认知科学学院教授，理解神经科学与自学国家重点实验室副主任，IDG/McGovern脑科学研究所研究员，主要研究方向是计算出来神经科学，特别是在是神经信息处理的基本原理和模型。目前兼任Frontiers in Computational Neuroscience主编，自动化学会《生物掌控与生物医学工程专业委员会》主任。讲座题目:计算出来神经科学-相连脑科学与类脑计算出来的桥梁概要：计算出来神经科学的宗旨是用数学建模和建模方法来阐述大脑的工作原理，为人工智能发展获取新思想和奠下理论基础。

计算出来神经科学在脑科学与类脑计算出来之间起着了最重要的桥梁起到。报告将详细讲解神经系统计算出来的一些最重要特性，总结计算出来神经科学发展的历史背景，并讲解一些神经信息处理的基本原理及构建的网络模型。

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