香港理工大学计算机系
香港理工大学计算机系在国际排名中表现优异，其计算机科学专业在多个权威排名中名列前茅。该系汇聚了众多顶尖学者，在人工智能、机器学习、类脑计算等前沿领域具有强大的研究实力。作为香港地区的顶尖高校，香港理工大学长期入选"QS世界百强大学"及"泰晤士高等教育世界百强大学"，为博士生提供了优质的学术环境和国际化的研究平台。
招生信息
导师背景
吴玉杰博士现任香港理工大学助理教授，此前在奥地利格拉茨技术大学与类脑计算领域开拓者Wolfgang Maass教授进行博士后研究。他于2016-2021年在清华大学获得博士学位，师从施路平教授和朱军教授，深耕类脑计算研究领域。
吴教授的研究成果已在Nature、Science Robotics、Nature Computational Science、Nature Communications等顶级期刊和AAAI等顶级会议发表。值得注意的是，他参与的天机芯片项目被评为2019年中国十大科技进展之一，并被斯坦福大学评为全球前2%最具影响力科学家。
核心研究方向
1. 神经形态计算：专注于硬件-算法协同设计，探索脉冲神经网络的高效训练方法，致力于突破传统冯诺依曼架构的计算瓶颈。
2. 大脑可塑性模型：深入研究大脑的快速记忆机制和动态学习理论，开发基于生物学原理的高效学习算法。
3. 脑启发大模型：面向人工通用智能的发展需求，构建融合神经科学原理的新型智能架构。
招生计划与条件
本次招生针对2025年春季和2026年秋季入学，提供全额奖学金支持，约19万港币/年。招生对象为计算机科学、数学、电子工程、神经科学等相关专业的优秀学生。
核心要求包括：扎实的编程基础和数理功底，英语水平达到托福80分或雅思6.5分以上（可录取后补交），具备自我驱动的学习能力和长期科研志向。特别强调的是，导师重视学生的独立思考能力和创新精神，拒绝单纯的"应试思维"。
培养特色
吴教授承诺为每位学生提供每周一对一的个性化指导，采用目标导向的培养模式，根据学生特点灵活推进研究进程。优秀学生将获得赴MIT等国际顶尖实验室深造的推荐机会，拓展国际视野。
Mason博士有想法
基于吴玉杰教授在类脑计算领域的深厚积累，以下是几个具有前瞻性的研究计划构想：
1. 基于行为时间尺度突触可塑性的一次性学习系统
吴教授近期在行为时间尺度突触可塑性(BTSP)方面的研究为一次性学习提供了新的理论基础。研究计划将开发一个融合BTSP机制的神经网络架构，实现类似人脑的快速学习能力。该系统将在二进制突触条件下实现内容寻址记忆，为边缘计算设备提供超低功耗的快速适应能力。
2. 多模态脑启发智能感知芯片
在Science Robotics发表的多模态混合神经网络研究基础上，计划开发下一代多模态感知芯片。该芯片将集成视觉、听觉、触觉等多种感知模态，通过神经形态计算实现实时的跨模态信息融合，为机器人和自动驾驶等应用提供更加鲁棒的感知能力。
3. 认知大模型的神经形态加速器
随着大语言模型的快速发展，计划设计专门的神经形态加速器，将脑启发的稀疏计算和事件驱动机制引入大模型推理。通过模拟大脑皮层的分层处理机制，实现大模型的超低功耗部署，同时保持高精度的推理性能。
4. 类脑计算的理论完备性扩展
基于清华团队在类脑计算完备性方面的理论贡献，计划深入探索类脑计算系统的理论边界。研究将重点关注混合神经网络的计算能力边界，建立更加完善的理论框架，为类脑计算的标准化和产业化奠定基础。
5. 脑启发的持续学习框架
结合神经科学中关于记忆巩固的最新发现，开发一个能够持续学习而不发生灾难性遗忘的智能系统。该框架将模拟大脑海马-新皮层的记忆巩固机制，实现知识的长期保存和灵活调用，为终身学习AI系统提供生物学启发的解决方案。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
