面向机器视觉的神经网络模型AI算法设计（软件）及其数字集成电路SoC实现（硬件），应用场景主要面向移动端和网络边缘端的快速、低功耗、高精度的目标识别、检测、分割、增强、生成、定位跟踪导航与硬件安全。
招生意向
本课题组主要面向专用领域（如AI、IoT、自动驾驶、移动终端、边缘计算等），结合深度神经网络等AI算法的高精度特点和数字集成电路的低功耗、高速度的优点，重点针对图像、音视频等传感信号开展目标识别、检测、分割、增强、生成、跟踪等课题研究。一方面，对软件算法模型进行设计与优化；另一方面，在数字电路硬件上进行物理实现（包括嵌入式开发、FPGA物理原型验证、集成电路IC芯片设计）。通过软/硬件的优化设计实现数据的高精度、高速度处理，提高计算效率，降低功耗，以及，降低因数据延迟造成的使用风险等，可应用于智能图像处理、车载导航、机器人、无人机、物联网等领域。
欢迎对深度学习模型、人工神经网络等智能计算方法、数字集成电路芯片设计的同学加入本团队：
1. 欢迎诚实守信、踏实、有毅力、动手能力与理解能力强、中英文语言能力优（需要阅读大量中英文文献）并有良好专业基础的学生报考硕士研究生：
①学术学位：电子科学与技术（080902 电路与系统、080903 微电子学与固体电子学）
②专业学位：085400 电子信息（电子与通信工程）、085403 集成电路工程
2. 欢迎诚实守信、踏实、有毅力、对科研具有浓厚兴趣、英语基础良好的本科生来本团队学习。
其它要求：至少掌握一门编程语言，包括C/C++，Matlab, Python，Verilog/VHDL等，有相关科研项目经验、雅思≥6.0或托福≥80尤佳。
本课题组致力于鼓励并全力支持研究水平突出者发表高水平学术论文。
为了获得有效沟通，请先自行研读本课题组的至少1~2篇论文。
联系邮箱：luoaiwen@jnu.edu.cn
