高研院主页    |    进入邮箱

黄尊恺

黄尊恺照片.jpg
性 别
职 务
职 称
电子邮件
通讯地址
邮政编码


副研究员
huangzk@sari.ac.cn
上海市浦东新区海科路99号1号楼
200120
黄尊恺,博士,中国科学院上海高等研究院,副研究员,中科院青促会会员。2013年本科毕业于天津大学,2018年博士毕业于中国科学院大学,2016年至2017年作为联培博士赴日本广岛大学HiSIM Research Center开展研究工作。主要从事硅基光交换芯片及高性能CMOS光电探测芯片的研发工作。近年来,作为负责人,承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金及工信部高质量发展专项等项目。在CMOS光电探测芯片/硅基光交换芯片系统架构、像素设计优化、信号读出及驱动电路等方面具有扎实的理论基础和丰富的实践经验。发表SCI/EI论文25篇,获授权发明专利18项。
1.高性能CIS芯片 
2.新型显示DDIC芯片
1. 第二届“高研新锐”人才,2022;

1. 科技部国家重点研发计划,“高分辨率硅基光交换芯片研究”, 子课题负责人,2022.02-2024.12,600万
2. 工信部高质量发展专项,“高性能光开关芯片”,课题负责人,2022.02-2024.12,800万
3. 科技部国家重点研发计划,“CT探测器专用高性能PD器件理论和方法”,课题负责人,2019年12月-2022年12月,188万
4. 国家自然科学基金项目,“基于异步事件触发机制的智能视觉芯片关键技术研究”,项目负责人,2021年1月-2023年12月,30万
5. 中科院青促会项目,“高性能CMOS图像传感器研究”,项目负责人,2021年1月-2023年12月,80万
1. 文章:
[1] Yi Q, Dai G, Shi M, et al. ELANet: Effective Lightweight Attention-Guided Network for Real-Time Semantic Segmentation. Neural Processing Letters, 2023: 1-18.
[2] Shi M, Shen J, Yi Q, et al. LMFFNet: a well-balanced lightweight network for fast and accurate semantic segmentation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022.
[3] Xia, M. , Huang, Z. *, Tian, L. , Wang, H. *, & Feng, S. . Sparknoc: an energy-efficiency fpga-based accelerator using optimized lightweight cnn for edge computing. Journal of Systems Architecture, 2021, 115(4), 101991.
 
021-88886666