杜力通信工程系



个人简历
杜力博士2011年本科毕业于东南大学信息科学与工程学院， 2016 年毕业于美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）,博士期间跟随美国工程院院士张懋中(Dr. Frank Chang)教授从事集成电路设计方面的研究，毕业后受邀以访问科学家的身份，兼职在实验室从事科研工作。杜力博士在读博士期间，同时全职在美国高通公司混合芯片部门任职高级工程师,从事模拟电路设计，其设计的多款模拟芯片被运用在高通骁龙系列产品中。后作为硬件部门创始人，在美国耐能公司(Kneron Inc)和芯芸科技公司分别从事人工智能芯片以及光通信模拟前端芯片的设计，主导设计了第一款Kneron在端上的人工智能处理芯片和100G的硅光驱动和时钟恢复芯片，累计拥有6年多集成电路设计领域的工业界工作经验。其在IEEE权威期刊及行业顶级会议上发表论文 21 篇，申请美国专利共计12项，现阶段主要从事智能传感电路与系统方向的科研工作。


研究方向
本课题组诚邀有志于在传感芯片与系统科研方向上的同学(硕士，博士）与科研人员（专职科研）加盟。

现阶段的科研领域主要从事传感电路与系统方向的研究，其中包括：
模拟传感芯片设计：高灵敏度触控电容感知，CMOS THz成像芯片、3D结构光深度解析芯片等。
感知分析芯片设计：端上处理的人工智能分析芯片，嵌入式GPU芯片，频谱分析芯片等。
互联封装芯片设计：针对传感器微系统的小型化特征，研究新一代用在传感器和处理器芯片间的In-package高速互联型芯片。
无障碍感知系统设计：基于多传感器融合的机器人导航，基于图像算法的托盘识别，自主货运机器人等系统设计。
感知算法设计：基于图像算法，完成对lidar传感器的3D点云下的物体识别，服务于感知机器人。

本课题小组隶属于王中风教授创立的ICAIS实验室，于19年11月份起步，现处于高速发展阶段，课题组老师勤恳认真，能够和每位科研同学充分探讨交流，同时和国外知名大学（UC Berkeley, UCLA，UC Irvine，UCSD）教授拥有长期合作关系，为有志于出国的同学提供深造机会。课题组和国内知名企业科研院所建立了长期的项目合作关系，鼓励和支持学生在完成实验室任务的条件下，去各大院所和公司实习。





主要课程

代表成果
AI感知算法：
R.Guo,et.al., “Better Transferability with Attribute Attention for Generalized Zero-Shot Learning” International Conference on Machine Learning(ICML)Workshop on Human in the Loop Learning，June 2020.
M. Liu,et.al, "Faster Human-Machine Collaboration Bounding Box Annotation Framework Based on Active Learning", International Conference on Machine Learning(ICML)Workshop on Human in the Loop Learning, June 2020.
传感感知芯片：
L. Du, et.al, "A 2.3mW 11cm Range Bootstrapped and Correlated Double Sampling (BCDS) 3D Touch Sensor for Mobile Devices",IEEE International Solid-State Circuits Conference, pp. 122-123, Feb. 22-26, 2015.
L. Du, et.al, "Airtouch: A Novel Single Layer 3D Touch Sensing System for Human/Mobile Device Interactions", ACM/IEEE Design Automation Conference, June, 2016.
Y. Tang, et.al, "A Fully Integrated 28nm CMOS Dual Source Adaptive Thermoelectric and RF Energy Harvesting Circuit with 110mV Startup Voltage", IEEE 2018 Custom Integrated Circuits Conference.
互联封装芯片：
Y. Du,et.al, "A 16-Gb/s 14.7-mW Tri-Band Cognitive Serial Link Transmitter With Forwarded Clock to Enable PAM-16/256-QAM and Channel Response Detection", IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol.PP, no.99, pp.1-12.
智能&类脑处理芯片：
L. Du,et.al, "A Reconfigurable Streaming Deep Convolutional Neural Network Accelerator for Internet of Things", IEEE Transactions on Circuits and Systems I, vol.PP, no.99, pp.1-11.
L. Du, et.al, "A Reconfigurable 64-Dimension K-Means Clustering Accelerator with Adaptive Overflow Control", in IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 67, no. 4, pp. 760-764, April 2020.
L. Du, et al., "An Analog Neural Network Computing Engine using CMOS-Compatible Charge-Trap-Transistor (CTT)", in IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems.






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