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      高灏然，2021年9月入学重庆大学微电子与通信工程学院，推荐免试直接攻读博士学位。当前主要研究方向为深度脉冲神经网络及大模型算法研究设计，课题组类脑模型算法方向学生负责人。共发表学术论文 7 篇，其中SCI 2 区一作 1 篇，公开发明专利 5 项。主研/参与国家重大研发计划、国家自然科学基金重大研发计划、国家自然科学基金重点项目、重庆市自然科学基金重点项目等，主持重庆市研究生科研创新项目，获得重庆大学优秀共青团员、“互联网+”大学生创新创业大赛重庆赛区金奖等荣誉奖项。

研究方向

深度脉冲神经网络算法

发表论文

  1. A Visual-Cortex-Mimetic Tiny Neuromorphic Vision Processor Based on Reconfigurable Cortical Neuron Unit
        Mingju Chen, Junxian He, Haibing Wang, Tengxiao Wang, Haoran Gao, Liyuan Liu, Ying Wang, Cong Shi*. IEEE Transactions On Circuits and Systems II: Express Briefs, 2025, doi: 10.1109/TCSII.2025.3571598 (Early Access).（SCI，2区）

  2. STOP: Spatiotemporal Orthogonal Propagation for Weight-Threshold-Leakage Synergistic Training of Deep Spiking Neural Networks
        Haoran Gao, Xichuan Zhou, Yingcheng Lin, Min Tian, Liyuan Liu, Cong Shi*. Preprint at https://arxiv.org/abs/2411.11082 (2024)

  3. Learnable Leakage and Onset-Spiking Self-Attention in SNNs with Local Error Signals
         Cong Shi, Li Wang, Haoran Gao, Min Tian*. Sensors: 2023, 23(24), 9781. （SCI，3区）

  4. NORP: A Compact Neuromorphic Olfactory Recognition Processor with On-Chip Hybrid Learning
         Cong Shi, Yuxuan Wang, Fengchun Tian, Xiang Fu, Haibing Wang, Jingya Zhang, Haoran Gao, Shukai Duan, Lidan Wang, Min Tian*. IEEE International Conference on Integrated Circuits, Technologies and Applications (ICTA), 2023, 31-32.

  5. High-Accuracy Deep ANN-to-SNN Conversion Using Quantization-Aware Training Framework and Calcium-Gated Bipolar Leaky Integrate & Fire Neuron
         Haoran Gao, Junxian He, Haibing Wang, Tengxiao Wang, Zhengqing Zhong, Jianyi Yu, Ying Wang, Min Tian, Cong Shi*. Frontiers in Neuroscience: 2023, 17, 1141701.（SCI，2区）

  6. An Edge Neuromorphic Hardware with Fast On-Chip Error-Triggered Learning on Compressive Sensed Spikes
         Cong Shi, Jingya Zhang, Tengxiao Wang, Zhengqing Zhong, Junxian He, Haoran Gao, Jianyi Yu, Ping Li, Min Tian*. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs: 2023, 70(7), 2665-2669.（SCI，2区）

  7. A Lightweight Spiking GAN Model for Memristor-Centric Silicon Circuit with On-Chip Reinforcement Adversarial Learning
        Min Tian, Jing Lu*, Haoran Gao, Haibing Wang, Jianyi Yu, Cong Shi. IEEE International Symposium on Circuits & Systems (ISCAS): 2022, 3388-3392.

发明专利

  1. 事件驱动类型芯片中突触权重更新方法、芯片、电子设备.
    石匆*, 王海冰, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 喻剑依, 高灏然, 张靖雅, 陈乐毅, 陈思豪, 庹云鹏. 中国，公开号：CN116629331A，2023-08-22

  2. 基于Ca-LIF神经元模型的Spike-BP片上学习方法、系统及处理器.
    石匆*, 高灏然, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 喻剑依, 王海冰, 陈思豪, 张靖雅, 庹云鹏, 陈乐毅. 中国，公开号：CN116629344A，2023-08-22

  3. 基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片.
    石匆*, 何俊贤, 王海冰, 王腾霄, 张靖雅, 高灏然. 中国，公开号：CN116562350A，2023-08-08

  4. 一种基于液体状态机的脉冲神经网络架构.
    石匆*, 陈乐毅, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 王海冰, 喻剑依, 高灏然. 中国，公开号：CN116562354A，2023-08-08

  5. 深层脉冲神经网络模型及深层SNN片上实时学习处理器.
    石匆*，张靖雅, 田敏, 王腾霄, 何俊贤, 喻剑依, 高灏然, 王海冰, 陈乐毅, 陈思豪, 庹云鹏. 中国，公开号：CN116562344A，2023-08-08

  6. 基于双模式积分点火神经元的片上脉冲编码器.
    石匆*, 庹云鹏, 钟正青, 田敏, 王海冰, 王腾霄, 何俊贤, 陈乐毅, 张靖雅, 王丽, 陈思豪, 高灏然. 中国，公开号：CN116050487A，2023-05-02

  7. 轻量级片上学习FPGA硬件架构及其设计方法.
    石匆*, 张靖雅, 田敏, 王腾霄, 王海冰, 何俊贤, 卢靖, 高灏然. 中国，公开号：CN115115039A，2022-09-27

  8. 一种低光照小像素CFA采样与边缘计算设备适用的去马赛克方法.
    石匆*, 任静, 李睿, 王海冰, 高灏然, 何俊贤, 王腾霄, 王丽. 中国，公开号：CN115082315A，2022-09-20

  9. 基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法、系统及处理器. 
    陈思豪, 石匆*, 田敏, 何俊贤, 王腾霄, 王海冰, 高灏然, 庹云鹏. 中国，公开号：CN115018058A，2022-09-06

  10. 基于忆阻器的可片上强化学习脉冲GAN模型及设计方法. 
    石匆*, 卢靖, 田敏, 王海冰, 喻剑依, 何俊贤, 王腾霄, 高灏然. 中国，公开号：CN114943329A，2022-08-25
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