陳云華，博士，INNS及CCF會員，碩士生導師，廣東工業大學副教授。主要研究方向為神經形態類腦計算、計算機視覺、深度學習，在IEEE T COGN DEV SYST、NEURAL COMPUT、NEUROCOMPUTING、PATTERN RECOGN、J VIS COMMUN IMAGE R、CVPR、ICPR 、《中國圖象圖形學報》、《控制理論與應用》、《計算機科學》等國內外重要學術期刊/會議發表論文50余篇。主持省部級項目6項，獲得授權專利3項、軟件著作權1項。2016年赴英國曼切斯特大學訪學，師從ARM之父Steve Furber教授，現為NEURAL COMPUT、PPL INTELL、INT J MACH LEARN CYB等多個學術期刊的審稿人。
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作者：陳云華
來源：學者網
原文：http://www.sdshimeng.com/vpost.html?pid=189233
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INNS（International Neural Network Society）會員，中國計算機學會會員，中國人工智能協會可拓學專委會委員
人工智能、計算機科學與技術、計算機技術、軟件工程
一、計算機視覺方向：
1. 針對DVS（動態視覺傳感器）數據，對高速運動目標進行檢測與識別的技術（包括深度學習方法和脈沖神經網絡方法）；
2. 針對傳統視頻圖像進行處理的計算機視覺技術（包括傳統方法和深度學習方法）。
二、SNN ( 脈沖神經網絡)方向：
1. 基于DNN-SNN轉換的SNN及其優化；
2. 基于梯度下降的SNN訓練算法；
3. 基于STDP的SNN訓練算法。
1. 已通過廣東工業大學及計算機學院復試；
2. 具有良好的數學基礎、編程能力和文字寫作能力；
3. 愿意吃苦、吃虧，堅韌不拔，有科研精神。
1. 畢業研究生去向公司有：華為技術有限公司、杭州?？低晹底旨夹g股份有限公司等等。
2. 指導的碩士研究生于2019年獲得國家獎學金。
3. 指導本科創新項目若干項，所指導的本科生曾于2014年獲得第2屆“感動廣工大十大人物”稱號。
4. 指導的本科生團隊參加2014“全國并行應用挑戰賽”榮獲中南賽區一等獎，參加2012“粵嵌杯”廣東省嵌入式物聯網設計大賽榮獲一等獎。
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1. 廣東省自然科學基金項目，事件驅動的低延遲低功耗視覺表示與特征學習,（2025A1515012243）。
2. 廣東省自然科學基金項目，轉換式深度脈沖卷積網絡多性能指標優化研究，（2021A1515012233）。
3. 廣東省自然科學基金項目，連續自發式表情特征的深度學習表示研究，（2016A030313713）。
4. 廣東省自然科學基金項目，低質量監控視頻人臉超分辨率算法研究，（2014A030310169）。
5. 廣州市科技計劃項目，支持小間距LED顯示的多屏實時處理器系統的研發，（2014Y2-00211）。
6. 廣東省科技計劃項目，興寧市水口鎮中小微企業信息化公共服務平臺建設，（2013B040500008）。
7. 廣東省科技計劃項目，適用于惡劣環境的視頻監控系統開發與產業化，（2014B090901061）。
1. High-performance deep spiking neural networks via at-most-two-spike exponential coding. Neural Networks . 2024.
2. Video Small Object Detection with Long Short-Term Feature Enhancement Network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2023) .
3. Efficient Motion Symbol Detection and Multikernel Learning for AER Object Recognition. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022.
4. Tiny object detection with context enhancement and feature purification[J]. Expert Systems with Applications, 2022 .
5. An adaptive threshold mechanism for accurate and efficient deep spiking convolutional neural networks, Neurocomputing, 2022.
6. Accurate and Efficient Frame-based Event Representation for AER Object Recognition. IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2022.
7. Novel shrinking residual convolutional neural network for efficient accurate stereo matching, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2020.
8. Improving the antinoise ability of DNNs via a bio-inspired noise adaptive activation function rand softplus, Neural Computation, 2019.
9. Occlusion Expression recognition based on non-convex low-rank double dictionaries and occlusion error model. Signal Processing: Image Communication, 2019.
10. Single image rain removal based on depth of field and sparse coding, 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018.
11. 雙向特征融合與特征選擇的遙感影像目標檢測, 電子學報，2022.
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