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硕士报考志愿采集    更新日期:2024年3月6日
姓 名 李翔宇 性 别
出生年月 1984年6月 籍贯
民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 副教授 导师类别 硕士生导师
导师类型 校内 兼职导师
行政职务 Email wl@njust.edu.cn
工作单位 计算机科学与工程学院 邮政编码 210094
通讯地址 江苏省南京市孝陵卫街200号
单位电话 025-84315751
个人主页 http://cs.njust.edu.cn/06/49/c1733a67145/page.htm
指导学科
学科专业(主) 0812|计算机科学与技术 招生类别 硕士 所在学院 计算机科学与工程学院
研究方向

计算机科学与技术;电子科学与技术;控制科学与工程

工作经历

● 2015.06至今,副教授,南京理工大学

● 2014.02-2015.06,副研究员(Research Associate),香港城市大学

教育经历

● 2010.08-2014.02,博士,香港城市大学

● 2007.09-2010.07,工学硕士,中国科学技术大学

● 2017.08-2017.09,访问学者,欧洲微电子中心(比利时)

● 2013.05-2013.07,访问学者,东京大学VLSI设计中心(日本)

● 2011.08-2012.02,访问学者,南加州大学Viterbi工程学院(美国)

社会、学会及学术兼职

李翔宇副教授是国际电气和电子工程师协会(IEEE)会员和香港工程师学会(HKIE)会员;是国际知名学术期刊IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) SystemsIEEE Transactions on Instrumentation and MeasurementIEEE Transactions on Industrial ElectronicsIEEE Entropy等的专业审稿人;是知名学术会议IEEE ISICIEEE EMBCIEEE NER等的特约审稿人以及学术会议IEEE ISICIFMTA等的组委会成员;是IEEE 香港分会CAS/COM Chapter的秘书(Secretary);曾担任香港城市大学应用程式实验室(CityU Apps Lab)的协理经理(Assistant Manager)。

 

科研项目

● 国家自然科学基金青年科学基金项目,国家自然科学基金委,2017-2019,课题负责人

● 江苏省自然科学基金面上项目,江苏省科技厅,2022-2025,课题负责人

● 江苏省自然科学基金青年科学基金项目,江苏省科技厅,2016-2019,课题负责人

● 南京理工大学科研启动费相关计划项目,南京理工大学,2015-2017,课题负责人

● 国家自然科学基金重点项目,面向大数据环境的高通量视觉计算,国家自然科学基金委,2018-2022,课题组成员

发表论文
近期部分代表性研究论文
 
●  A high-resolution TDC design based on multistep fine time measurement by utilizing delay-adjustable looped carry chains on FPGAs, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 72(1), 2023.
 
●  Real time phase unwrapping implementation based on Unscented Kalman filter for interferometric fiber sensor applications, IEEE Journal of Lightwave Technology, DOI 10.1109/JLT.2023.3317186, 2023.
 
●  Low-count PET image reconstruction based on truncated inverse radon layer and U-shaped network, Physics in Medicine & Biology, 68(15), DOI 10.1088/1361-6560/ace240, 2023.
 
●  Simultaneous Attenuation and Scatter Correction based on Feature Pyramid Network, IEEE EMBS Conference of Engineering in Medicine & Biology (EMBC), Sydney, Australia, 2023.
 
●  Low-dose PET image reconstruction based on cascaded fully connected layers and U-shaped network, IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference (NSS-MIC), 2023.
 
●  A high-linearity Vernier time-to-digital converter on FPGAs with improved resolution using bidirectional-operating Vernier delay lines, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 69, pp. 5941-5949, 2020.
 
●  ASIC implementation of a nonlinear dynamical model for hippocampal prosthesis, Neural Computation, vol. 30, pp. 2472-2499, 2018.
 
●  Toward implementing multichannels, ring-oscillator-based, Vernier time-to-digital converter in FPGAs: Key design points and construction method, IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, pp. 391-299, 2017.
 
●  A high-linearity, ring-oscillator-based, Vernier time-to-digital Converter utilizing carry chains in FPGAs, IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 64, no. 1, pp. 697-704, 2017.
 
●  Functional brain networks reconstruction using group sparsity-regularized learning, Brain Imaging and Behavior, DOI 10.1007/s11682-017-9737-4, 2017.
 
●  Evaluating functional connectivity of executive control network and frontoparietal network in Alzheimer's disease, Brain Research, pp. 262-272, 2017.
 
●  FPGA-based high-performance collision detection: an enabling technique for image-guided robotic surgery, Frontiers in Robotics and AI, DOI: 10.3389/frobt.2016.00051, 2016.
 
●  A high-linearity, ring-oscillator-based, Vernier time-to-digital converter utilizing carry chains in FPGAs, IEEE Transactions on Nuclear Science, pp. 697-704, 2016.
 
●  Learning arbitrary-shape object detector from bounding-box annotation by searching region-graph, Pattern Recognition Letters, 2016.
 
●  An FPGA-based high-performance neural ensemble spiking activity simulator utilizing generalized Volterra kernel and complexity analysis, Journal of Circuits Systems and Computers, vol. 25, no. 1, 2016.

 

出版专著和教材

● W. X. Y. Li(李翔宇),R. H. M. Chan,W. Zhang,C. W. Yu,D. Song,T. W. Berger,R. C. C. Cheung, High-performance computing for neuroinformatics using FPGA, Wim Vanderbauwhede and Khaled Benkrid (eds.), High-Performance Computing using FPGAs,pp. 177-207,Springer,2013.

教学活动
● 2023,计算机组成原理,入选国家级一流课程,核心团队成员
 
● 2021,获教育部-华为智能基座“栋梁之师”荣誉称号
 
● 2021,获华为公司“华为云与计算先锋教师”荣誉称号
 
● 2016-2019,06031301,高性能计算引论,入选教育部-华为智能基座协同育人项目优秀教师课程
 
● 2015-2019,060208E2,计算机组成原理【英】,入选2019年江苏高校省级外国留学生英文授课培育课程
 

 

指导学生情况
● 颜宇昂,2023(本),Queen's University(加拿大)
 
● 陈子航,2023(本),香港科技大学(香港)
 
● 王贺,2021(本),中金公司
 
● Rezwan Hasan,2016(硕),University of Kent(英国,欧盟玛丽·居里奖学金获得者)
 
● 朱宇清,2017,(本),南洋理工大学(新加坡)
 
● 苗苗,2018,(本),University of Taxes(美国)
 
● 张驰,2018,(本),中国科学技术大学
 
● 张雅楠,2018,(本),南京大学

 

我的团队
非常欢迎对以下研究方向感兴趣的同学加入我的研究团队(2024,欢迎提前联系)(一些有趣的团队照片:))
 
● 高性能计算技术(High-performance computing and heterogeneous computing)
 
● 高性能数字信号处理(Digital signal processing)
 
● 神经计算与智能系统(Neuromorphic computing and intelligence)
 
● 生物医学信号处理(Biomedical signal processing)
 
● 可信可重构计算(Reconfigurable trusted computing)
 
● 超大规模集成电路设计(VLSI design methodology)
 
有兴趣的同学请联系:WL [at] njust.edu.cn 或 wxyli [at] acm.org