2024年5月16日下午，美国东北大学电气与计算机工程系张璇副教授来我院做题为《In-Sensor AI Computing for Efficient Real-Time Machine Perception》的精彩学术报告，详细介绍了她在传感器内计算领域发表的最新研究成果，本次报告由吕良剑副教授主持，学院副院长吴幸教授等出席了报告。
张璇副教授的报告聚焦于嵌入式/边缘设备中高能效的硬件实现，特别是通过将人工智能计算集成到像素电路中，利用模拟/混合信号技术提升性能和效率。报告首先介绍了传感器内的学习压缩采集（LeCA，Learned Compressive Acquisition）技术，该技术在图像传感器层面实现了智能数据压缩和采集，显著提高了数据处理的效率与准确性。紧接着，探讨了一种新型传感器内架构，该架构对增强现实和虚拟现实应用中的实时视线跟踪至关重要。最后，介绍了一个首创的功耗建模框架CamJ，该框架使设计人员能够驾驭大型算法与硬件的协同设计。
张璇副教授深入浅出的学术报告激发了老师和同学们的浓厚兴趣。在问答环节，她和师生们积极展开了学术方面的探讨，并对一系列问题进行了详细解答。
