報告人簡介

王樂，Liquid Instruments的應(yīng)用工程師，博士畢業(yè)于美國理海大學(xué)，研究方向主要為光學(xué)儀器開發(fā)和化學(xué)顯微成像。專注于推動Moku測試與測量技術(shù)在不同學(xué)科中的發(fā)展與應(yīng)用。

報告大綱

1、基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢；

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號處理、去噪、傳感器調(diào)節(jié)與自適應(yīng)控制等應(yīng)用及示例；

3、如何python構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化模型；

4、在Moku上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)實時機器學(xué)習(xí)。

報告摘要

Moku 多功能測控平臺新增支持【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】儀器功能，輕松將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于實驗平臺，實現(xiàn)智能反饋調(diào)整和實時數(shù)據(jù)分析。利用FPGA 的可重構(gòu)性和高速處理能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可與其他 Moku 平臺的儀器功能無縫集成組合使用，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理且耗能低，從而推動機器學(xué)習(xí)輔助信號分析、去噪成像、傳感器調(diào)節(jié)校準、閉環(huán)反饋等實驗進展。

此次研討會將介紹使用Python構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡要流程，并展示如何在Moku平臺上實現(xiàn)高效部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)實時推理和機器學(xué)習(xí)，并分享典型應(yīng)用案例，共同探討人工智能如何推動前沿技術(shù)發(fā)展。

適合以下研究領(lǐng)域的用戶：

對人工智能和機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、物理光電、電子工程學(xué)院、自動化和控制科學(xué)領(lǐng)域感興趣的高校科研用戶；

醫(yī)學(xué)成像、神經(jīng)科學(xué)、以及生物信號分析的用戶；

從事機器人控制、閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)和自動化流程優(yōu)化的企業(yè)；

國防和航空航天、激光雷達等對精密測量、高精度測量需求的用戶；

量子計算與實時機器學(xué)習(xí)算法等等。