成果 | 密院多位博士后入选上海市“超级博士后”激励计划
近日,上海市人力资源和社会保障局公布了2020年上海市“超级博士后”激励计划资助人员名单,上海交通大学密西根学院何佳晶、连秋宇、钱烨强等3位博士后成功入选。博士后庄瀚洋获得上海市博士后日常经费资助。
密院博士后获资助项目名单
项目名称 | 课题名称 | 申请人 |
上海市“超级博士后”激励计划 | 《室温硅基电致激光器》 | 何佳晶 |
《在单细胞测序中系统识别免疫细胞亚型的机器学习算法研究》 | 连秋宇 | |
《面向自动驾驶环境感知的多任务学习方法研究》 | 钱烨强 | |
上海市博士后日常经费资助(小超博) | 《基于点云语义特征注意力的无人车环境自适应定位方法研究》 | 庄瀚洋 |
《室温硅基电致激光器》的研究旨在实现高性能室温硅基电致激光器。随着集成电路尺寸进一步缩小,电路的工作频率的提高越来越受到金属连线的延迟限制。光纤带宽高、损耗低,利用光纤取代芯片上的金属总线实现硅基光子器件与CMOS场效应晶体管片上集成,是极具发展前途的解决方案,目前已经成为集成电路产业发展趋势之一。但该技术的发展受限于硅基通讯波段光探测器及激光器,能与CMOS工艺兼容的硅基激光器(尤其是电致激光器)成为了全硅基光子芯片的主要攻关方向。该课题主要拟通过结合提高电致发光效率、集成光学谐振腔等方式实现硅基电致激光器。
利用单细胞转录组和蛋白组数据分析细胞类型和功能的原理示意图
免疫细胞及其亚型的精准识别是开发癌症免疫疗法、疫苗研发等重大生物医学问题的关键步骤。单细胞测序技术的出现和发展让大规模探究细胞内部运行机制成为可能,成为探究免疫细胞功能与机制的重要手段。目前,由于技术不足,单细胞数据间存在显著的批次效应。加之免疫细胞亚型间差异的微妙性,导致目前细胞分型算法无法精确、稳定、可迁移地区分免疫细胞亚型。这极大地限制了单细胞转录组测序技术在免疫学研究中的进一步发展和应用。《在单细胞测序中系统识别免疫细胞亚型的机器学习算法研究》的研究主要通过结合细胞分化的生物学特点及单细胞测序的技术原理构建生成模型,对免疫细胞分型这一问题进行系统的概率化建模与表示,确保模型的高度可解释性、精确性和在不同数据集中的可迁移性。
面向多任务的无监督域自适应方法
发展智能车和自动驾驶技术已成为新时代汽车产业转型升级的重要突破口。环境感知技术需要实时理解周围环境的语义信息,从根本上保证智能车的安全,是智能车技术中的重点和基础。但是当前感知算法精度无法满足实际应用需求,并且有限的车载计算资源无法承载大量感知任务。《面向自动驾驶环境感知的多任务学习方法研究》项目的主要研究内容包括:多任务数据集缺失下的网络训练方法、多任务模型的的泛化性增强方法和多任务参数的高效共享机制。
结合语义点云与注意力模型,通过动态分配注意力以适应环境变化
无人车定位系统的环境适应性问题是当前的研究难点之一。《基于点云语义特征注意力的无人车环境自适应定位方法研究》项目旨在通过探究人类的认知机制,将注意力模型引入到基于三维语义点云的无人车定位系统当中,使无人车在建图过程中能够自主判断环境中语义特征的“信息价值”,自适应地选择在当前环境中信息价值较高的语义特征参与匹配,以此建立反映当前环境特征的感知地图,提高定位系统的环境适应性。
上海市“超级博士后”激励计划是由上海市人力资源和社会保障局设立的、旨在激励本市优秀博士后提高创新创造活力的计划。经评审入选的博士后研究人员,由上海市促进人才发展专项资金按照每人每年15万、共资助2年的标准予以资助。
博士后介绍密院宣传办公室综合整理
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