男, 博士, 北京大学信息科学技术学院副教授

40 科学中国人 2021年1月创新之路Way of Innovation探索记忆电阻 创新人工智能——记北京大学信息科学技术学院微纳电子学研究院助理研究员黄鹏　倪海波阿里达摩院在2020年1月发布了《2020十大科技趋势》报告，其中第二大趋势为“计算存储一体化突破A I算力瓶颈”。

报告指出：“数据存储单元和计算单元融为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。

计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破A I算力瓶颈。

”现有的研究证明，忆阻器可替代经典计算机底层的晶体管，把冯·诺伊曼架构里的处理、内存、外存都融合在一起，构建存算一体阵列，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升计算设备的算力，突破传统计算框架“冯·诺依曼瓶颈”的限制。

但现实远比理想骨感，想要制备具有高一致性、高可靠性的多值忆阻器阵列十分困难。

北京大学信息科学技术学院微纳电子学研究院助理研究员黄鹏敏锐地意识到，忆阻器潜力远远不止如此，就像当年晶体管替代电子管一样，忆阻器可能给信息技术的物理基础带来颠覆性变化，可能给国家和军队带来抢占信息技术未来制高点的重大战略机遇。

如果朝这条路发展下去的话，或许能再一次延续摩尔定律的生命，诞生出新一代的智慧机器人。

一切从兴趣出发黄鹏总能想起2011年的某个深夜，北大的校园里已经没有什么人了，微纳电子学研究院的办公室却还亮着灯，他正在熬夜修改自己的第一篇会议文章，这也是他第一次参加行业最顶级的会议，导师刘晓彦教授在旁边耐心、细心、认真地指导他。

“第一次写毫无经验，deadline（截止时间）也快到了，很着急。

”黄鹏回忆道，导师刘晓彦教授几乎是手把手地教他如何画图、如何更清楚地表达文章的意思、如何做一场好的报告，最后陪着他熬了好几个通宵。

多年以后，那些和老师一起通宵的夜晚，还是会让黄鹏感动不已，他也庆幸选择了感兴趣的方向——微电子学，一路走来，有了一些成果。

黄鹏的大学4年是在西安电子科技大学度过的，学的是电子科学技术专业。

北京大学信息科学技术学院智能科学与技术专业一、专业简介智能科学与技术专业是北京大学智能科学系在2003年提出，同年获北京大学和教育部批准成立的，于2004年开始招收本科学生。

智能科学与技术专业是计算机科学与技术一级学科之下的本科专业，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科领域的学习。

本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。

二、专业培养要求、目标具有坚实的数学、物理、计算机和信息处理的基础知识以及心理生理等认知和生命科学的多学科交叉知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到良好的科学思维、科学实验和初步科学研究的训练，具备智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面研究和开发的基本能力。

能够自我更新知识和不断创新，适应智能科学与技术的迅速发展。

在个人方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）和计算机运用能力。

本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。

三、授予学位理学学士四、学分要求与课程设置总学分：140学分，其中：1.必修课程：88学分（2）全院必修课程：25 学分2.（1）专业方向核心课程：18学分说明：要求在下列一组智能科学与技术专业方向核心课程中至少选择18学分课程。

并集（2）专业选修课：至少12学分要求学生至少修满12学分的专业选修课。

可以从下述智能科学技术类中选择。

（3）本科素质教育通选课：16学分对本科生来说，除选修课一览表所列课程外，还可以选修学校其他专业相关课程。

但是，如果选择课程在本专业课程中有相似的课程，其课程难易程度必须高于本专业同类课程，方可选择。

3.毕业论文：6学分智能科学系教师基本情况北京大学智能科学与技术专业本科生课程年度安排（2005，4，27）8 / 9课共46学分（包括专业方向核心课18学分，素质教育通选课16学分，专业选修12学分）。

感动中国2022年度人物事迹素材（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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北京大学信息科学技术学院一、学院简介北京大学信息科学技术学院由电子学系、计算机科学技术系、微电子学系和智能科学系于2002年9月合并组建。

电子学系的前身—无线电电子学系源自北大物理系的无线电物理专业和电子物理专业。

计算机系源自北大数学力学系计算数学专业和北大无线电电子学系的计算机专业，是国内高校中最早建立的计算机系。

微电子学系源自由著名物理学家黄昆院士领导在北大物理系创建的我国第一个半导体专门化。

北京大学信息科学技术学院拥有教职员工近400人，各类学生超过3000人,是北京大学最大的学院。

北大信息科学技术学院拥有国内同类院校中最雄厚的师资队伍。

目前拥有中国科学院院士和中国工程院院士共三名。

他们分别是：杨芙清教授，中国科学院院士，著名计算机软件科学家；王阳元教授，中国科学院院士，著名微电子科学家；何新贵教授，中国工程院士，著名计算机软件科学家。

这支优秀的师资队伍，重视基础课教学，注意培养学生良好的学风和活跃的学术思想，是一支理论水平较高、实践能力很强、治学严谨、勤恳敬业的师资队伍。

全院有教授（研究员）76名，副教授（副研究员）97名，其中长江特聘学者5人，国家杰出青年基金获得者4人，973项目首席科学家3人。

学院多年来为我国培养了一批又一批优秀的信息科学技术的专门人才，为我国信息科学技术事业的发展做出了重要贡献，是我国培养高质量信息科学技术人才的摇篮。

北大信息科学技术学院是信息科学技术的圣地，科研总体实力雄据全国前列。

学院覆盖了计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程和物理学4个一级学科和11个二级学科。

整个学院有3个国家级重点实验室、6个部委和市级重点实验室，以及和国际著名公司、科研机构组建的若干联合实验室，是北京大学最大的专业学院。

北大是中国的最优秀的研究性大学，具有深厚的精神传统与文化底蕴。

作为北京大学的信息科学技术学院，传承了“科学与民主”的传统，以其雄厚的技术科研力量，不断攀登科学技术高峰。

正交频分复用无源光网络何永琪;林邦姜;李巨浩【摘要】认为当采用低频段的射频资源时，色散导致的双边带功率衰落对正交频分复用无源光网络（OFDM-PON）的影响很小。

基于时分复用（TDM）架构的OFDM-PON ，充分利用正交频分复用（OFDM）技术的优势与TDM架构的无色性，与现有的以太网无源光网络（EPON）、千兆比无源光网络（GPON）兼容性高，是解决上行无色性传输的最优方案。

基于OFDM的时波分复用无源光网络（TWDM-PON）充分利用了OFDM调制优势，用来提升单载波容量，在不改变TWDM-PON系统结构情况下，实现100 Gbit/s的高速接入，是未来无源光网络的重要候选方案。

%In this paper, we propose that the power fading of double sideband for OFDM-PON induced by chromatic dispersion is smal when using low radio frequency (RF). The OFDM-PON based on time division multiplexing (TDM) architecture is the best solution for uplink colorless transmission. This makes ful use of the advantages of OFDM technique and colorless TDM architecture and is highly compatible with existing EPON and GPON. Time wavelength division multiplexing (TWDM) PON based on OFDM is a strong candidate for future PON, which makes ful use of OFDM modulation to increase the capacity of a single carrier without changing the structure of TWDM-PON system, achieving 100 Gbit/s high-speed access.【期刊名称】《中兴通讯技术》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】3页(P6-8)【关键词】正交频分复用;无源光网络;时分复用;时波分复用【作者】何永琪;林邦姜;李巨浩【作者单位】北京大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室，北京100871;北京大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室，北京100871;北京大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室，北京100871【正文语种】中文【中图分类】TN929.1随着云计算、高清视频、在线游戏等新互联网业务的爆炸性增长，无源光网络亟需升级以支持更高的数据速率。

Ø 教授，博士生导师。

2003年获北京市“两课”带头人培养人选，2008年获第二批社会科学“百人工程”人选。

Ø 研究方向：企业经济与资本市场n 林光彬Ø研究员，博士生导师。

在《ChinaEconomist》、《管理世界》等发表论文50篇，其中2篇被《新华文摘》全文转载。

研究成果曾获得第六届高等学校科学研究优秀成果奖三等奖、“《政治经济学评论》学术菁英奖”、北京市第十一届哲学社会科学优秀成果奖二等奖。

2012年曾在英国伦敦大学亚非学院中国研究中心和美国密西根大学做访问学者。

Ø研究方向：国家理论与市场理论(二)经济史n 兰日旭Ø 教授，博士生导师。

曾在日本冈山大学经济学部研修。

近年来，在《经济学动态》、《社会经济体制比较》等杂志发表论文60篇，出版《中国金融现代化之路》、《中国近代银行制度变迁及其绩效研究》、《中国经济强国之路》等4部专著;主持完成国家社科基金、教育部人文社科基金等项目7项。

Ø 研究方向：金融理论与近现代金融史、中外经济关系(三)西方经济学n 张杰Ø 教授，博士生导师。

山东大学学士，美国杨百瀚大学硕士和博士学位，现任美国纽约州立大学布法罗分校社会学系终身教授和中央财经大学特聘教授。

张杰教授研究成果横跨社会学和医学两大领域。

截止目前，已在中英文的顶尖期刊上发表论文百余篇，其中绝大多数是SCI或SSCI收录的文章。

英文的代表期刊有SocialForces 《社会力量》，AmericanJournalof Psychiatry 《美国精神科杂志》等。

中文的代表期刊有《中国社会科学》。

张杰教授主编、参编出版著作10余部，主要集中在社会心理学和文化对比相关领域。

科学研究方面，张杰教授主持数项美国国家级的科研项目，其中3项是由美国国立卫生研究院(NIH)资助的研究项目。

在精神卫生和伤害预防的对比研究领域，张杰博士是旅美知名专家。

【封底人物】Backcover Characters立鸿鹄志 做奋斗者——记北京大学信息科学技术学院研究员黄芊芊□　李 刚习近平总书记曾对青年说，人生的扣子从一开始就要扣好。

如果青年时期就系上、系好、系正了第一颗纽扣，每一个目标、每一个理想、每一份事业都从这一颗纽扣开始，那么今后的人生路就会顺利、就能有所作为。

它是人生的一块基石，也是命运的一道闸门。

对于黄芊芊来说，踏上科研之路，便是她人生最正确的选择，是引导她人生开拓向前的第一粒纽扣。

志之所趋，无远弗届，穷山距海，不能限也。

在兴趣与使命的驱动下，她将满腔的热情投入到科研创新工作中，脚踏实地，慢慢将科研理想变为现实。

凭借多年来在超低功耗微纳电子新原理器件研究中所取得的优秀成果，黄芊芊入选了全国仅有4人入选的2017年度中国“未来女科学家计划”，成为该奖项设立以来首位微电子领域的青年学者。

2018年，黄芊芊所申请的“新型超低功耗微纳电子器件”项目成功获得了国家自然科学基金委员会优秀青年科学基金的资助。

漫漫科研路，孜孜探寻心，虽奖励加身，但黄芊芊从未有过一刻懈怠。

她深知蓝图不可能一蹴而就，在超低功耗微纳电子器件研究中，她还需倍加努力，创新笃行。

创新笃行，聚焦超低功耗器件基础研究在大多数人看来，黄芊芊的学习生涯可谓是顺风顺水。

2006年，她凭借优异的成绩考入了北京大学信息科学技术学院。

本科毕业之后，她又师承王阳元院士和黄如院士，取得了北京大学微电子学和固体电子学博士学位，并完成了博士后研究工作。

多年来，黄芊芊在科研方面积累前行，特别是在超低功耗微纳电子新原理器件研究中取得了一系列代表性成果。

在她的讲述中，记者了解到，随着物联网和智能时代的来临，集成电路技术在科技进步和社会发展中的地位愈加关键，面临的挑战也更加严峻。

在人们对更强计算能力和更高集成度的不断追求中，功耗问题成为集成电路乃至信息技术发展的瓶颈问题。

特别是在即将到来的万物互联智能时代，物联网、生物医疗、可穿戴设备和人工智能等新兴领域更加追求极低功耗，尤其是极低静态功耗。

中国计算机学会《学科前沿讲习班》第四十六期面向大数据的自然语言处理与机器学习2013年11月15日-17日重庆简介自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)与机器学习(Machine Learning，ML)一直是计算机科学，尤其是人工智能研究方向的两个核心问题。

近几年来，互联网、社交媒体与移动平台的迅猛发展为传统自然语言处理与机器学习技术带来前所未有的挑战和机遇，使其成为学术界和工业界的研究热点。

一方面，传统的自然语言处理与机器学习在基础研究方面取得了长足进展，为工业应用提供了有效的技术支持；另一方面，不断涌现的真实问题和大规模数据又呼唤更加有效的自然语言处理与机器学习技术。

本期CCF学科前沿讲习班《面向大数据的自然语言处理与机器学习》将邀请学术界和工业界的著名专家、学者对自然语言处理基础理论、方法和应用，面向自然语言的机器学习技术，以及当前面向大数据时代的热点问题进行深入浅出的讲解。

目的是为青年学者和学生提供一个三天的学习、交流机会，快速了解本领域的基本概念、研究内容、方法和发展趋势。

本讲习班同时作为第二届CCF自然语言处理与中文计算会议（NLP&CC 2013）的Tutorials，将围绕大会主题——“数据智能、知识智能与社会智能”，重点讲解自然语言处理基础、社会媒体和语言计算、ＮＬＰ工业应用和典型案例、面向ＮＬＰ的机器学习、Deep Learning以及深层神经网络计算等内容。

学术主任张民，苏州大学教授李沐，微软亚洲研究院研究员协办单位重庆大学苏州大学微软亚洲研究院日程安排================2013年11月15日：自然语言处理和机器翻译8:30-9:00 开班仪式、合影第一讲自然语言处理：基础技术与互联网创新万小军北京大学副教授第一课 09:00-10:20 自然语言处理基础第二课 10:40-11:40 语义计算和篇章分析第三课 11:40-12:00 互动问答第二讲大数据时代的机器翻译刘洋清华大学副教授第一课 13:30-15:30 机器翻译概况、基于词和短语的方法第二课 16:00-17:30 基于句法的方法和未来发展趋势第三课 17:30-17:50 互动问答==============2013年11月16日：社会计算与自然语言处理应用第三讲社会网络计算及社会影响力分析唐杰清华大学副教授第一课 09:00-10:20 社会网络计算基础第二课 10:40-11:40 社会网络计算之社会影响力分析第三课 11:40-12:00 互动问答第四讲自然语言处理工业应用/开发实践第一课 13:20-15:20 大数据时代的智能问答和搜索张阔搜狗研究员第二课 15:40-16:40 大数据时代的搜索广告查询分析胡云华阿里研究员第三课 16:40-17:40 大数据下的广告排序技术及实践蒋龙阿里研究员第四课 17:40-18:00 互动问答==============2013年11月17日：机器学习第五讲 Statistical Machine Learning for NLP （统计机器学习与自然语言处理）朱小槿 University of Wisconsin-Madison 副教授第一课 09:00-10:00 Basics of Statistical Learning （统计机器学习基础）第二课 10:20-11:10 Graphical Models （图模型）第三课 11:10-12:00 Bayesian Non-Parametric Models （贝叶斯非参数方法）第四课 12:00-12:20 互动问答第六讲 Deep Learning - What, Why, and How 俞栋 MSR 研究员第一课 13:40-14:40 Deep Learning: Premise, Philosophy, and ItsRelation to Other Techniques 第二课 14:40-15:40 Basic Deep Learning Models第三课 16:00-17:15 Deep Neural Network and Its Applicationin Speech Recognition 第四课 17:15-17:35 互动问答17:35-18:00 结业式讲者介绍========================万小军北京大学副教授报告题目：自然语言处理：基础技术与互联网创新摘要：随着互联网上文本数据的爆炸性增长，如何对这些数据进行智能分析、语义挖掘与深度利用是学术界和工业界所共同面临的重大挑战。

八工智能丨前沿技术智能视频编码□文/马思伟、贾川民、赵政辉、王苫社马思伟北京大学信息科学技术学院教授，博士生导师，博士，主要 研究方向为视频编码与处理。

北京大学计算机系博士研究生在读，主要研究方向为图像视频编码与处理。

贾川民赵政辉北京大学数学系博士研究生在读，主要研究方向为图像视频 编码与处理。

北京大学信息科学技术学院助理研究员，博士，主要研究方向为视频编码与视频处理。

王苫社在视频大数据时代，视频编码的任务不再局限于节约存储空间和传输带竞，以及提供好的主观质量，而且还要能为视频分析处理需求提供更智能的视觉数据表示支撑。

智能视频编码需要解决的关键科学问题是如何通过对先验知识的高效建模，定义更高效的数据表示形式，实现面向机器视觉处理任努的高效编码。

本文从混合神经网络编码、全神经网结编码以及拟态编码和跨媒体编码几个角度，对目前智能视频编码的研究现状以及未来发展方向给以简单介绍。

B金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61632001):北京大学高性能计篝平台资助项目20智能视频编码视频在经历了数字、高清以及超高清的发展之后，正逐步向智能彳t E进，并由传统广播应用扩展到视频通信、远程医疗、智能制造、智能安防等各个领域。

视频编码是视频应用的核心技术之一，主要探索数字视频的高效紧凑表示理论与压缩方法，降低视频传输和存储所需的带宽与开销。

自上世纪四十年代末香农建立信息论与编码理论开始，视频编码技术发展已逾七十 载。

1984年，由CCITT (ITU-T的前身）颁布的第一个视频编码国际标准H.120,是视频编码研究领域发展的标志性事件。

在此之前，早期视频编码技术将离散化的像素作为基本处理单位，多采用统计编码或简单预测编码的方式降低数据量，如PCM、DPCM编码等。

虽然H.120在实际应用中并未获得太大成功，但它为四年后ITU-T VCEG工作组制定用于视頻会议系统的H.261标准奠定了基础，H.261是第一个获得广泛应用的视频编码标准。