时   间：2025年9月18日至20日 地   点：上海奉贤前昇希尔顿酒店（上海市奉贤区融沁路818号 ） 展位号：A03 第四届智慧医疗与康复大会暨第七届脑机接口论坛将于2025年9月18-20日在上海召开。会议旨在通过搭建跨学科的活跃且高效的交流平台，推动先进脑机接口技术的研究、开发与应用。同时增强行业对脑机接口技术的认知，促进脑机接口产业交流与合作。 IOP出版社作为本次大会的主办单位之一，将携旗下生物工程、神经网络及机器学习等期刊参加会议，我们的展位号是A03，期待您的莅临指导！ 支持期刊

本研究来自浙江大学王爱丽课题组。本研究通过NeuBridge框架的提出，为高效、低延迟的脉冲神经网络应用奠定了理论基础和实用方法论，并有望显著推动神经形态计算和边缘计算的发展。 文章介绍 NeuBridge: Bridging Quantized Activations andSpiking Neurons for ANN-SNN Conversion Yuchen Yang（杨玉琛）, Jingcheng Liu（刘京诚）, Chengting Yu（俞承廷）, Chengyi Yang（杨城熠）, Gaoang Wang（王高昂） and Aili Wang（王爱丽）   通讯作者： 王爱丽，浙江大学   研究背景： 随着人工智能规模不断扩张，传统人工神经网络（ANN）面临高功耗与计算资源瓶颈，推动低能耗的类脑脉冲神经网络（SNN）兴起。SNN凭借异步事件驱动的脉冲机制，在理论上具备出色的能耗与计算资源效率。然而，当前的SNN性能尚难以匹敌成熟的ANN模型，主要瓶颈在于现有ANN-SNN转换方法中的量化误差与脉冲时序不均匀误差。这些方法往往基于脉冲频率编码，需要大量时间步保证精度，实际应用中效率低下且性能受限。因此，亟需一种高效精准的ANN-SNN转换框架，以提升SNN的实际应用性能和效率。   研究内容： 该研究提出了一种创新性的ANN-SNN转换框架——NeuBridge（如图所示），旨在解决传统转换方法中的性能和延迟问题。   NeuBridge框架包括三大核心创新点： 自适应时间编码机制：首次引入具有自适应能力的时间编码参数，在ANN量化感知训练阶段自动优化，有效地将空间域中的量化激活值转化为时间域的高效脉冲序列，显著减少转换时间步。 解码-编码神经元：提出双阶段脉冲神经元模型，解码阶段积累膜电位并优化脉冲接收，编码阶段以动态膜电位调整脉冲发放，彻底消除了传统转换过程中的不均匀误差。 量化神经网络与脉冲神经网络的无损映射：建立了QNN与SNN间的严格等价映射关系，优化了量化激活和脉冲序列之间的精准对应，最大限度地降低了量化误差。   研究团队在CIFAR-10与ImageNet数据集上进行了广泛实验，结果表明NeuBridge在极少的时间步内（2-3个时间步）实现了与当前最先进方法相当甚至更高的精度。例如，在AlexNet与ResNet网络上，NeuBridge的性能在2个时间步内即可达到甚至超过以往需要7个甚至更多时间步的现有方法。此外，NeuBridge在能耗方面具有极大优势，仅为传统ANN模型的约1.3%，显著优于量化神经网络（QNN）。   综上所述，本研究通过NeuBridge框架的提出，为高效、低延迟的脉冲神经网络应用奠定了理论基础和实用方法论，并有望显著推动神经形态计算和边缘计算的发展。 作者介绍 王爱丽  研究员 浙江大学 王爱丽，浙江大学国际联合学院ZJU-UIUC联合学院研究员，助理教授，博士生导师。于2019年获华盛顿大学电子与计算机工程专业博士学位。主要研究方向脑启发计算算法与硬件协同设计、低功耗模拟混合信号集成电路设计。研究成果发表于IEEE TAI，Frontiers in Neuroscience, IEEE TCAS-I, IEEE Sensors Journal,…

IOP出版社旗下期刊JPhys Materials近日宣布中国科学院宁波材料所诸葛飞研究员加入该刊编委会，担任编委。我们在此表示热烈欢迎！ 编委介绍 诸葛飞  研究员 中国科学院宁波材料所 诸葛飞，研究员，博士生导师。本科和硕士毕业于西安交通大学，博士毕业于浙江大学，其后在广岛大学以日本学术振兴会（JSPS）特别研究员身份从事博士后研究，2008年至今在中国科学院宁波材料所工作，2018年入选中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心骨干人才。主要从事低维半导体材料与器件及其在类脑人工智能领域的应用研究。迄今在Applied Physics Reviews、Advanced Materials、Nano Letters等发表论文60余篇，被引用5500多次，获第49届日内瓦国际发明展金奖、浙江省自然科学一等奖、中国电子学会科技二等奖各1项。主持中国科学院战略性先导科技专项（B类）子课题、国家自然科学基金（重点项目等6项）、浙江省杰出青年基金等项目。现担任Frontiers in Neuroscience和Frontiers in Photonics副编辑、Journal of Physics: Materials和Micromachines编委。 期刊介绍 JPhys Materials 2024年影响因子：4.3  Citescore：8.8 JPhys Materials（JPMATER）是一本新出版的开放获取期刊，涵盖材料研究中最重要和最激动人心的进展，着重关注跨学科和多学科研究，包括：生物和生物医学材料；碳材料；电子材料；能源和环境材料；玻璃和非晶态材料；磁性材料；金属和合金；超材料；纳米；有机材料；光子材料；聚合物和有机化合物；半导体；智能材料；软物质；超导体；表面、界面和薄膜等。

特刊详情 客座编辑 Felix Creutzig，德国波茨坦气候影响研究所 蔡闻佳，清华大学 Radhika Khosla，英国牛津大学 Debra Roberts，南非夸祖鲁·纳塔尔大学 Chandni Singh，印度人类住区研究所 William Solecki，美国纽约市立大学   主题范围 Cities are on the frontline of climate change, simultaneously confronting severe risks and shouldering significant responsibilities for rapid mitigation and adaptive transformations. Urban areas face escalating threats from extreme weather events, heatwaves, flooding, and water scarcity, all intensifying under changing…