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英国贝尔法斯特女王大学（Queen’s University Belfast）是英国北爱尔兰地区领先的研究型大学，以其在电子、电气工程和计算机科学领域的卓越教育和研究而闻名。学校位于贝尔法斯特，提供一流的教学设施和科研环境，是培养未来科学家和工程师的理想之地。
导师实验室介绍
Shi Xinming 博士是贝尔法斯特女王大学电子、电气工程和计算机科学学院的讲师。她拥有武汉理工大学电子工程学士学位和武汉大学英语文学学士学位（均于2016年获得），华中科技大学人工智能与自动化学院的硕士学位（2019年获得），以及英国伯明翰大学计算机科学博士学位（2023年获得），该博士项目是与深圳南方科技大学合作完成的。史博士的博士研究跨越了三个不同的大学，包括英国的伯明翰大学、中国的南方科技大学以及新西兰的惠灵顿维多利亚大学。她已发表了十多篇论文，包括在的IEEE Transactions和ACM Transactions等顶级系列期刊上发表的工作。
Shi Xinming 博士的研究团队致力于开发受人脑启发的智能技术，以应对传统冯·诺依曼架构的限制和摩尔定律的逐渐失效。团队的研究重点包括神经形态计算硬件与软件、进化学习以及值得信赖的脑启发智能。
研究方向
Shi Xinming 博士的团队专注于以下几个研究领域：
神经形态计算硬件与软件：探索如何通过模拟大脑的学习、记忆和进化来设计软件算法和硬件。 进化学习：研究如何通过进化算法来优化智能硬件的性能。 值得信赖的脑启发智能：致力于开发在边缘计算、机器人技术和大型语言模型中应用的高性能、可靠的智能系统。
代表作
"Evolving Memristive Reservoir"
Xinming Shi, Leandro L. Minku, and Xin Yao
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, doi: 10.1109/TNNLS.2023.3270224."Adaptive Memory-Enhanced Time Delay Reservoir and its Memristive Implementation"
Xinming Shi, Leandro L. Minku, and Xin Yao
IEEE Transactions on Computers, vol. 71, no. 11, pp. 2766-2777, 1 Nov. 2022, doi: 10.1109/TC.2022.3173151. (Selected as Excellent Science & Technology Academic Papers presented by SZSTA)"A Novel Tree-based Representation for Evolving Analog Circuits and Its Application to Memristor-based Pulse Generation Circuit"
Xinming Shi, Leandro L. Minku, and Xin Yao
Genetic Programming and Evolvable Machines, 23, pp. 453–493, 2022, https://doi.org/10.1007/s10710-022-09436-w"Memristor-Based Circuit Design for Neuron With Homeostatic Plasticity"
Xinming Shi, Zhigang Zeng, Le Yang, and Yi Huang
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, vol. 2, no. 5, pp. 359-370, Oct. 2018, doi: 10.1109/TETCI.2018.2829914."A Brain-Inspired Hardware Architecture for Evolutionary Algorithms Based on Memristive Arrays"
Zilu Wang, Xinming Shi, and Xin Yao
ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, doi: 10.1145/3598421.
申请条件
我们正在寻找具有强大编程和电路设计技能的人才，以应对神经形态计算和计算智能交叉领域的挑战。我们提供博士、联合培养博士、Part-time博士、研究助理和访问学者职位。如果你对以下研究主题感兴趣，欢迎申请：
脑启发智能算法，如尖峰神经网络 值得信赖的脑启发计算系统设计 进化学习算法及其脑启发硬件实现 脑启发硬件-算法共同设计框架 高效的脑启发大型语言模型算法/硬件设计
联系方式
如果你对加入史新明博士的团队感兴趣，请将你的简历发送至以下邮箱：
xinmingshi01@gmail.com
我们期待有志之士的加入，一起在人工智能的前沿领域探索
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