研究方向

1. 人工智能微芯片设计与验证；

2. 高能效智能计算系统架构设计；

3. 微弱信号检测与智能信息处理；

4. 嵌入式系统软硬件协同设计；

5. 电子系统容错设计与故障诊断。

个人简介

电子科技大学获得工学学士、硕士和博士学位。现为北京工业大学信息学部副教授，研究生导师。长期从事人工智能芯片优化设计与验证、机器/深度学习与模式识别、高能效智能计算系统架构设计和电路系统可测性设计与故障诊断等研究工作。在人工智能算法实现及其硬件加速器、信号检测与模式识别、大数据分析与信息处理和计算机视觉与图像处理等方面取得了大量研究成果。

教育简历

获得电子科技大学获得工学学士（1999）、硕士（2004）和博士（2006）学位。

工作履历

2007年至今：北京工业大学信息学部，讲师、副教授；

2017.10-2017.11, Inter-university Microelectronics Center，Belgium，学习访问；

2016.7-2017.7, 清华大学，电子工程系，访问学者；

2014.6-2015.6, University of California (Santa Barbara)，USA，电子与计算机系，访问学者。

学术兼职

1. 中国计算机学会容错计算专委委员；

2. 中国计算机学会集成电路设计专委委员；

3. IEEE系列、电子学报等学术期刊和国际会议审稿人。

课程教学

本科生教学：数字电子技术

研究生教学：数字系统设计与验证

科研项目

Ø 主持国家自然科学基金青年项目、北京市自然科学基金面上项目、中科院国重实验室基金、装备预研航天科技联合基金、北京市未来芯片高精尖创新中心基金等科研项目。

Ø 主研国家自然科学基金面上项目、北京市自然科学基金面上项目、北京市教委科技计划一般项目、北京市科委成果转化项目、航空基金等科研项目。

荣誉和获奖

1.2022年获得中国创新挑战赛暨新兴领域专题赛的优胜奖和优秀奖；

2.多次获北京工业大学优秀硕士学位论文指导教师和立德树人优秀班主任；

3.多次获全国大学生集成电路创新创业大赛一等奖指导教师和第13届全国多媒体课件大赛高教工科组优秀奖。

代表性研究成果

1.面向灵活并行度的稀疏卷积神经网络加速器, 电子学报, 2022, 31(5):1811-1818.

2.Mobile＿BLNet：基于Big-Little Net的轻量级卷积神经网络优化设计，电子学报, 2023,51(1):180-191.

3.一种稀疏权重Fused-Layer卷积加速器结构的FPGA实现方法，2023.2，CN115688892A.

主要论文论著

[1] Haiying Yuan, etc; Low-res MobileNet: An Efficient Lightweight Network for Low-Resolution Image Classification in Resource-Constrained Scenarios, Multimedia Tools and Applications, 2022, 81: 38513-38530.

[2] Haiying Yuan, etc; Multi-Modal Feature Fusion-Based Multi-Branch classification Network for Pulmonary Nodule Malignancy Suspiciousness Diagnosis, Journal of Digital Imaging, 2022, 1(12).

[3]  Haiying Yuan, etc; A sparse convolution neural network accelerator with bandwidth-efficient data loopback structure, Microprocessors and Microsystems, 2023,98, 104810.