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英文字典中文字典相关资料:


  • 林巍峣-上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）
    工作经历 林巍峣，上海交通大学信息与电子工程学院特聘教授，博士生导师。 分别于上海交通大学电子工程系获得学士和硕士学位，并于美国华盛顿大学（西雅图）电子工程系获得博士学位。
  • 林巍峣_百度百科
    林巍峣，上海交通大学教授。分别于2003年和2005年获得上海交通大学学士和硕士学位，并于2010年获得美国华盛顿大学西雅图分校获得博士学位。曾在包括Motorola, Real Networks和Thomson Technology在内的多家公司的研究机构担任Research Intern。
  • Weiyao Lin | Home Page
    Since 2010, he joined the Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University Currently, he is a distinguished professor at Shanghai Jiao Tong University Dr Lin's publications and citations on Google Scholar can be found here
  • 如何评价上海交通大学电院林巍峣老师？ - 知乎
    老林人还不错，修改论文水平很高，如果能长期呆在他实验室里面，还是挺能锻炼能力的。 不过老林这里比较适合想做东西的人，想轻松一点或者混经历的，建议还是联系其他实验室。 林老师 实验室当然是很不错的，不过据我所知，联系林老师的学生还是很多的，估计已经定好学生了。 直博要六年才毕业，大家慎重考虑。 已经通过上交电院直博申请，对林老师挺感兴趣但是只知道他的研究方向，想了解林老师平时人怎么样，谢谢啦！
  • 林巍峣 - 上海交通大学 - 电子工程系
    林巍峣，现为上海交通大学电子信息学院电子工程系教授。 分别于2003和2005年获得上海交通大学电子工程学士和硕士学位，并于2010年获得美国华盛顿大学 (University of Washington, Seattle)电气工程博士学位。 主要研究方向是计算机视觉，人工智能，视频处理与分析，具身智能与机器人、视频通信与编码等。 入选国家级人才项目及国家级青年人才计划。 获得上海市及教育部等省部级科技奖励3项、中国电子学会及中国人工智能学会科技奖励3项。 获IEEE TCMC中期成就奖、ICME多媒体学术新星奖、及中国产学研合作创新奖。
  • 上海交大研究生院主页平台管理系统 林巍峣--中文主页--首页 . . .
    林巍峣,Weiyao Lin,上海交大研究生院主页平台管理系统林巍峣, [1] 基于图像的人眼角检测的方法及系统2025 12 01-2026 12 01 [2] 复杂
  • 上海交大林巍峣团队在无人机高速避障方面取得重要进展_交大 . . .
    团队提出并实现了一种基于可微分物理的端到端视觉控制策略，首次将可微分仿真训练的策略成功部署至真实无人机系统中，实现了单机最高20m s的避障以及多机集群的复杂任务。 相关研究成果以“Learning vision-based agile flight via differentiable physics”（通过可微分物理学习基于视觉的敏捷飞行）为题发表于Nature Machine
  • 上海交通大学林巍峣教授来我系交流 - ntu. edu. cn
    吴辉群副主任向林教授介绍了医学信息学系的主要研究方向和智能医学工程的专业建设情况,并介绍了学系开展的人工智能在医学图像的处理与分析的研究基本情况。 部分师生参加了学术交流。 注：林巍峣简介，上海交通大学电子信息学院电子工程系教授，主要研究方向是计算机视觉和模式识别，人工智能，视频分析，视频通信与编码等。
  • 林巍峣 - 搜狗百科
    林巍峣于2003年和2005年获上海交通大学学士和硕士学位，2010年获美国华盛顿大学 (UniversityofWashington-Seattle)博士，2010起加入上海交通大学任教。 主要研究领域包括视频内容分析，机器学习，计算机视觉，视频和图象处理，视频编码压缩和网络安全等。
  • 上海交大林巍峣团队在无人机高速避障方面取得重要进展
    团队提出并实现了一种基于可微分物理的端到端视觉控制策略，首次将可微分仿真训练的策略成功部署至真实无人机系统中，实现了单机最高20m s的避障以及多机集群的复杂任务。 相关研究成果以“Learning vision-based agile flight via differentiable physics”（通过可微分物理学习基于视觉的敏捷飞行）为题发表于Nature Machine Intelligence。 研究背景 近年来，空中机器人被广泛应用于搜索救援、电力巡检和物资投递等复杂动态环境中，对飞行器的敏捷性和自主性提出了更高要求。





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