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    北京市科技大会暨科学技术奖励大会召开 凯时KB88喜获10项奖励

    点击数:    |    加入时间:2024-11-25

    凯时KB88新闻网11月25日电(通讯员 赵婧)11月19日上午,北京市人民政府召开全市科技大会暨科学技术奖励大会,凯时KB88共获得科学技术奖励10项(自然科学奖一等奖2项、科技进步奖一等奖1项),其中作为第一完成单位获奖4项(自然科学奖一等奖2项、自然科学奖二等奖2项)。市委书记尹力参会并为获奖科学家颁发奖章和证书,他强调,要深入贯彻党的二十届三中全会和全国科技大会精神,深入贯彻落实席大大总书记关于科技创新的重要论述,以舍我其谁的气概,久久为功、善作善成,推动北京国际科技创新中心建设迈向更高水平,为实现高水平科技自立自强作出新的更大贡献。凯时KB88副校长赵巍胜作为获奖代表上台领奖、副校长吕金虎代表学校出席会议。

    北京市科技大会暨科学技术奖励大会

    我校赵巍胜副校长作为获奖代表上台领奖

    2023年度北京市科学技术奖获奖项目统计表

    附:我校获奖项目介绍

    人类视觉系统启发的视频感知质量优化理论与方法


    获得奖励:自然科学奖一等奖

    项目名称:人类视觉系统启发的视频感知质量优化理论与方法

    第一完成人:电子信息工程学院 徐迈

    项目简介:视频具有强大的信息承载力,属于现代信息社会基本需求,对服务公共安全、深空探测等国家重大需求具有重要意义。受限于成像环境与带宽资源,视频质量极易恶化;因此,视频质量优化是信息领域最具挑战的科学问题之一。恶劣成像环境与受限带宽资源导致信息严重缺失,与人类主观需求存在巨大鸿沟。项目组历经十余年研究,提出人类视觉系统启发的视频感知质量优化理论与方法,突破质量优化“峭壁效应”,系统提升了视频质量。重要科学发现和理论成果包括:1、建立面向人类视觉系统的视频感知模型,感知预测精度提升超60%,超过麻省理工等同类方法;2、建立率-复杂度-感知失真三维优化方程,国际上率先提出循环泰勒展开的方程闭式求解方法,压缩码率节省63%、计算复杂度降低55%;3、揭示了资源与环境受限下视频帧间质量波动规律,国际上首次提出多帧联合优化的视频质量增强方法,质量提升超140%;获国际视频质量增强权威竞赛NTIRE双赛道冠军。五篇代表作发表在IEEE TPAMI等SCI一区期刊及CVPR(CCF A类)会议上,四篇期刊论文均为ESI高被引论文,SCI他引千余次。该项目得到了国家自然科学基金首批原创探索、重点等项目支持。

    自旋存储芯片及器件基础研究

    获得奖励:自然科学奖一等奖

    项目名称:自旋存储芯片及器件基础研究

    第一完成人:集成电路科学与工程学院 赵巍胜

    项目简介:基于电子自旋的磁存储芯片及器件是克服后摩尔时代集成电路功耗瓶颈的主要技术路径。项目团队面向集成电路国家重大战略需求,系统研究了自旋器件在数据读取、写入、存储和传输等方面的基础科学问题,揭示了重金属/铁磁界面自旋相关效应诱导共振隧穿的新机理、电荷流至自旋流高效转换及调控的新机理、电控层间自旋交换耦合效应的新机理、自旋波长距离输运的新机理,制备了高性能原型器件。成果发表于Nature Electron.和Nature Commun.等期刊,两次获中国电子学会科学技术成果鉴定证书,得到多位IEEE/APS Fellow的正面评价。5篇代表作中4篇入选ESI高被引论文,SCI他引740次。在核高基国家科技重大专项、北京市科技计划等项目的连续支持下,团队在自旋存储芯片及器件基础研究领域处于国际领先,成果进入国际领军企业技术路线图。通过与华为、致真存储(北京)等公司深度合作,该项目在高可靠存储和低功耗写入实现了转化和应用,支撑我国自旋芯片产业的自主可控和快速发展。

    神经疾病发作和调控的动力学理论与方法

    获得奖励:自然科学奖二等奖

    获奖项目:神经疾病发作和调控的动力学理论与方法

    第一完成人: 航空科学与工程学院 王青云

    项目简介:脑神经系统是高度复杂的动态演化系统,癫痫、帕金森症等脑神经疾病的复杂电生理活动及其非线性振荡行为背后蕴藏的本质规律至今仍未阐明。本项目发展了非线性动力学理论方法,揭示了大脑神经系统动力学转迁机制,提出了神经疾病发作的动力学原理及调控策略。主要科学发现如下:(1) 建立了神经元网络动力学模型,揭示了时滞和噪声诱导神经元系统非线性动力学现象转迁和分岔的内在机制,发现了时滞诱导同步和共振的普适性规律;(2) 建立了癫痫脑功能网络动力学模型,揭示了癫痫发作、传播与终止的动力学演化和转迁机制;(3) 结合皮质-基底节-丘脑神经元网络动力学模型,提出了调控帕金森症异常节律振荡的光兴奋性刺激潜在靶点,为光遗传学刺激治疗神经疾病提供理论基础。研究成果为深入理解脑神经系统的复杂性奠定基础,弥补了传统统计方法研究神经科学的不足,推动了非线性动力学与临床医学及智能控制工程等领域交叉发展。该项目5篇代表性论文他引800余次,获国家自然基金杰出青年基金和重点项目资助。

    结构化多进制纠错编译码理论与方法

    获得奖励:自然科学奖二等奖

    项目名称:结构化多进制纠错编译码理论与方法

    第一完成人:电子信息工程学院 黄勤

    项目简介:纠错编码是保障信息系统中数据正确可靠的最关键技术之一。相比广泛使用的二进制码,多进制码在中短长度下的误码率能够低于二进制码数个量级,却难以编码与译码。该项目引入伽罗华域的代数结构,通过结构化多进制码以降低编码矩阵维数和译码置信度向量维数,实现了高可靠的多进制编码与快速集合译码,误码率平层能够降至“7个九”。该项目获国家自然科学基金等资助,主要论文发表于重要期刊IEEE Transactions on Information Theory和IEEE Transactions on Communications等,引起了信息论和数学领域学者的广泛关注和正面评价。完成人所提出的多进制低密度奇偶校验编码和译码方案被我国北斗卫星导航系统的国家标准采纳,有力地保障了北斗公开服务信号的可靠播发。此外,该项目成果在高密度存储、6G高可靠场景和光纤通信的应用前景值得期待。

    (审核:蒋崇文)

    编辑:贾爱平


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