香港城市大學(CityU)博士申請攻略及PhD導師簡介

導師簡介

如果你想申請香港城市大學 電氣工程係博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大家詳細解析香港城市大學的Prof.Basu的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

教授目前擔任香港城市大學電氣工程係的教授。他獲得了印度理工學院電子與(yu) 電氣通信工程的學士與(yu) 碩士學位，並在美國喬(qiao) 治亞(ya) 理工學院完成了數學碩士及電氣工程博士學位。

教授曾獲得印度總理金獎，以表彰他在學術領域的卓越成就。此外，他還榮獲MIT技術評論（MIT Technology Review）頒發的TR35@Singapore獎，成為(wei) 東(dong) 南亞(ya) 、澳大利亞(ya) 和新西蘭(lan) 地區35歲以下的12位頂尖創新者之一。

研究領域

教授的研究涉及多個(ge) 前沿技術領域，主要集中在以下幾個(ge) 方向：

• 生物啟發的神經形態電路：研究如何通過模擬生物神經網絡的工作原理來設計電路，尤其是在低功耗、高效率硬件設計中，實現類似生物係統的計算能力。
• 神經係統中的非線性動力學：探索神經元及神經網絡中的非線性行為，並通過數學模型來設計更高效的神經形態計算模型
• 低功耗模擬集成電路設計：專注於設計能夠低功耗運行的模擬集成電路，特別是用於腦-機接口等應用。
• 可編程電路與設備：開發高性能、低功耗且可編程的電路，推動智能硬件設備和神經形態計算係統的進展。

研究分析

1."Halide perovskite photovoltaics for in-sensor reservoir computing"

發表期刊：Nano Energy, 129, Part A, 109949, 2024年10月

本文探討了氯化鉛鈣鈦礦光伏材料在傳(chuan) 感器中的應用，特別是在感知計算中的潛力。研究表明，氯化鉛鈣鈦礦作為(wei) 存儲(chu) 單元，能夠與(yu) 感知係統結合，實現低功耗的儲(chu) 能和計算功能。這為(wei) 新型儲(chu) 能計算架構（如傳(chuan) 感器中的儲(chu) 存計算）提供了創新性視角。

2."Retinomorphic Color Perception Based on Opponent Process Enabled by Perovskite Bipolar Photodetectors"

發表期刊：Advanced Materials, 36, 36, 2406568, 2024年9月

本文基於(yu) 對立過程的視網膜形態學顏色感知，采用了鈣鈦礦雙極光電探測器。研究通過模擬視網膜對立過程，設計了一種新型光電感知裝置，為(wei) 神經形態視覺傳(chuan) 感器的發展奠定了理論基礎，推動了智能視覺係統的技術創新。

3."High-performance one-dimensional halide perovskite crossbar memristors and synapses for neuromorphic computing"

發表期刊：Materials Horizons, 11, 11, p. 2643-2656, 2024年6月

本文提出了一種基於(yu) 鈣鈦礦材料的跨條形記憶電阻和突觸結構，用於(yu) 神經形態計算。研究表明，這種記憶電阻具有高性能和穩定性，能夠高效執行類腦計算任務，推動了神經形態計算硬件的發展。

4."Exploiting deep learning accelerators for neuromorphic workloads"

發表期刊：Neuromorphic Computing and Engineering, 4, 1, 014004, 2024年3月

本文探討了如何利用深度學習(xi) 加速器優(you) 化神經形態計算工作負載。通過提出新的架構，使得深度學習(xi) 與(yu) 神經形態計算更加緊密結合，從(cong) 而提高了計算效率，並在神經形態任務中實現了顯著的性能提升。

5."Ion-Mediated Recombination Dynamics in Perovskite-Based Memory Light-Emitting Diodes for Neuromorphic Control Systems"

發表期刊：Advanced Materials, 36, 5, 2305857, 2024年2月

本研究探討了鈣鈦礦基記憶發光二極管（LED）在神經形態控製係統中的應用，特別關(guan) 注了離子介導的複合動力學。這為(wei) 神經形態控製係統中的低功耗高效光電設備提供了創新性解決(jue) 方案，具有廣泛的應用潛力。

6."Method and System for Adaptive Corner Detection Using Dynamic Vision Sensors"

發表期刊：專(zhuan) 利，2024年1月

本發明涉及了一種基於(yu) 動態視覺傳(chuan) 感器的自適應角點檢測方法。該方法能夠高效地在低功耗條件下實時處理圖像角點，對於(yu) 智能視覺係統和計算機視覺應用具有重要意義(yi) 。

項目分析

1.RAC-Touch: Reservoir Computing and Active Touch Based New Architecture for Larger, Faster and Robust E-skins

該項目旨在設計新型大尺寸、高速且具有魯棒性的電子皮膚（e-skin）係統，采用基於(yu) 儲(chu) 層計算和主動觸覺感知的新架構。這為(wei) 機器人感知、智能穿戴設備和人機交互係統提供了重要的應用前景。

2.Reconfigurable Nonlinear In-memory Computations: A Pathway to Low-power, Recurrent Neural Networks

本項目研究了非線性存儲(chu) 計算的可重構特性，並探索其在低功耗遞歸神經網絡中的應用。通過實現高效的內(nei) 存計算，項目為(wei) 下一代智能硬件和神經形態計算架構提供了創新方案。

3.NEUCOME: Neuromorphic Compression and Memory Management for Next-generation Implantable Brain-machine Interfaces

本項目致力於(yu) 神經形態壓縮與(yu) 內(nei) 存管理技術的研究，特別應用於(yu) 下一代植入式腦機接口係統。目標是提升腦機接口的性能和效率，並推動其在醫療、健康監測等領域的應用。

研究想法

1.基於(yu) 氯化鉛鈣鈦礦光電探測器的多模態神經形態視覺傳(chuan) 感器

• 研究領域：神經形態視覺感知、傳感器與硬件結合
• 背景：教授已研究了氯化鉛鈣鈦礦材料在神經形態計算中的潛力，特別是在視覺傳感器中的應用。
• 創新點：提出結合氯化鉛鈣鈦礦與神經形態電路的多模態視覺傳感器架構，提升人工視覺係統在複雜環境下的自適應能力。

2.神經形態計算中的低功耗非線性動態優(you) 化

• 研究領域：神經形態電路、低功耗計算
• 背景：教授的研究強調神經形態計算中的非線性動力學，尤其在低功耗電路中的應用。
• 創新點：提出低功耗非線性動力學優化方法，通過自適應學習機製動態調節電路中的非線性部分，優化性能。

3.基於(yu) 深度學習(xi) 加速器的自適應神經形態計算係統

• 研究領域：神經形態計算、深度學習加速器
• 背景：教授已在研究如何通過深度學習加速器優化神經形態計算工作負載。
• 創新點：提出結合深度學習加速器與神經形態計算的自適應硬件架構，實現計算負載的智能調度與優化。

申請建議

1. 深入理解教授的研究領域及方向

申請者應該仔細閱讀教授的核心研究論文。重點應放在以下幾個(ge) 研究方向：

• 生物啟發的神經形態計算
• 低功耗模擬集成電路設計
• 腦機接口技術及其應用
• 神經形態硬件與人工智能結合

2. 明確自己的研究興(xing) 趣與(yu) 導師的匹配度

• 如果有相關的課題或實驗項目經曆，應在簡曆和申請郵件中突出這些經曆，尤其是在神經形態計算、硬件設計、信號處理等領域的經驗。
• 可以考慮結合教授的研究方向提出自己感興趣的新的研究問題或應用場景，並在研究計劃中闡述如何將自己的興趣與教授的工作有機結合。

3. 展示科研能力和獨立思考能力

• 如果有相關領域的論文或技術報告，應該在申請材料中突出展示，並強調自己在這些研究中的作用。
• 如果有參與的跨學科項目，尤其是在電子工程、計算機科學、神經科學等領域的合作，應該特別強調自己如何與不同背景的團隊成員合作，解決實際科研問題。

4. 展示跨學科的技術背景

• 教授的研究涉及多個領域，包括電子工程、神經科學、人工智能等。因此，申請者應具備這些領域的跨學科背景，特別是對集成電路設計、神經形態計算、機器學習等方麵的知識和技能有所了解。
• 如果自己的背景尚不完全涵蓋這些領域，可以通過自學相關課程（如硬件設計、神經形態計算、機器學習等）來彌補。

博士背景

Blythe，985電氣工程碩士，後獲得香港科技大學電子及計算機工程學係博士學位。研究方向聚焦於(yu) 電力電子與(yu) 智能電網技術。在國際權威期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》和《IEEE Transactions on Smart Grid》發表多篇論文。專(zhuan) 注於(yu) 開發新型高效率電力變換器和先進智能配電係統控製算法，熟悉香港PhD申請流程。