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          Texas A&M at Qatar’s Huang named highly cited researcher

          公布2019年12月29日

          2019-Tingwen-Huang-highly-citedDr. Tingwen Huang, a mathematics professor in the 科学 Program at Texas A&M University at Qatar, has been named a Highly Cited 研究er by Clarivate Analytics and is one of six Texas A&M faculty members named to the list for 2019.

          黄应用数学解决工程问题,尤其是人工那些原产于计算智能,神经网络和计算机科学。他的研究主要集中在神经网络,包括忆阻器(记忆电阻),复杂的多剂包括网络和智能电网和自动化的动态。

          神经网络是许多不同的机器学习系统,协同工作和处理复杂数据的框架。例如,一个神经网络只是可以学习学习和照片等特点解密他们以后确定照片猫和狗。

          基于忆阻器为神经网络是有益以上基于晶体管的那些,因为它们的非易失性纳米级性质和几何形状,连同兼容于CMOS工艺技术来增加存储器单元的密度,减少包装功耗。多个存储器可以在更小的空间被包装,热可以更好耗散和功率,而不已经存储的数据的丢失进行管理更好。因此,基于忆阻器的神经网络,积极进行了调查作为一个有前途的方法,以超高的计算能力和性能实现人工智能,黄奕表示。

          他的研究小组正在开发走向,可以动态地存储多个信息,以提高存储密度,并旨在解决基于忆阻器,神经网络的研究和开发中的几个关键挑战基于忆阻器的神经网络新的工作。提高存储容量和密度会影响它在拥有大数据计算,这可能进而对社会产生革命性影响的ESTA时代显著行业,黄奕表示。

          黄也有通过神经网络为基础的方法开发的智能电网管理系统的框架,发挥显著作用,这在提高能源利用效率。事实上,黄菊说,卡塔尔需要智能电网这就是智能客户和公用事业公司,自我修复和抵御自然灾害,可容纳现有的基础设施,并通过深入的学习算法提供可靠的电力供应。

          Huang earned a Ph.D. from Texas A&M University in December 2002. Since joining the Texas A&M at Qatar faculty in 2003, he has published more than 400 papers in prestigious journals, including more than 170 in various Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Transactions journals, the flagship journals of IEEE, and more than 40 in 神经网络,世界上最古老的神经建模社会的的杂志:国际神经网络学会,欧洲神经网络学会和日本的神经网络学会。他的研究工作已收到超过14000个引用。 2015年,卡塔尔国太阳城平台研究基金会授予他最佳的研究项目。在2018年,我被选为IEEE院士,会员的最高等级,以及崇高的荣誉和各具特色的职业成就。最近,我提出了长江学者奖(这个荣誉去,每年只有50海外学者)最负盛名的荣誉由中国教育部颁发的。 

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