近日，中国计算机学会(China Computer Federation, CCF)公布了2025年“CCF博士学位论文激励计划”评选结果，最终10篇论文入选，其中北京大学计算机学院、视频与视觉技术国家工程研究中心毕业生方维的博士论文入选！

CCF博士学位论文激励计划为推动中国计算机领域的科技进步，鼓励创新性研究，激励计算机领域的博士研究生潜心钻研，务实创新，解决计算机领域中需要解决的理论和实际问题，表彰做出优秀成果的年轻学者而设立。

方维的博士学位论文介绍

大规模深度脉冲神经网络是人工智能的前沿研究领域，论文针对深度脉冲神经网络的学习算法和软件框架开展研究，主要创新如下：

1. 提出参数化脉冲神经元模型和膜时间常数的重参数化，实现神经动态和突触权重的联合学习，显著提升网络任务性能和参数鲁棒性，大幅度降低仿真步数。

2. 提出基于脉冲恒等变换、保持梯度稳定传播的新型残差网络，解决了传统脉冲神经网络性能随深度增加而降低的退化问题，并首次训练出超过100层的深度脉冲神经网络。

3. 提出脉冲神经网络的并行加速算法，并构建出首个并行脉冲神经元模型，在典型网络模型上达到4倍训练加速效果。

4. 提出国际首批SNN深度学习框架之一的SpikingJelly框架，提供从神经形态数据集预处理、网络构建、模型训练、数据采集、权重量化到芯片部署的脉冲深度学习全栈式解决方案，与其他框架相比最高可达11倍的计算速度优势。该框架被大量研究工作使用。《Nature Computational Science》对SpikingJelly框架专文报道，指出其有望成为协调脉冲深度学习发展的生态系统。

博士论文作者方维介绍方维，北京大学计算机学院、视频与视觉技术国家工程研究中心2024届博士毕业生，清华大学自动化系学士，现为耶鲁大学电子与计算机工程系博士后。主要研究方向为类脑计算和脉冲神经网络的学习算法，在Science Advances/ Nature Communications/ICCV/NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/IJCAI/ 计算机学报等人工智能顶级期刊和会议上发表论文17篇，其中包括3篇高引用一作CCF-A类会议论文（引用数分别为919、819、76）、一篇高引用一作Science子刊Science Advances论文（论文和软件框架总引用数639）。其博士期间开源了国际上首批脉冲神经网络深度学习框架之一的SpikingJelly，已经被超过500篇学术论文使用。曾获北京大学优秀毕业生、北京市普通高等学校优秀毕业生、北京大学优秀博士学位论文、石青云院士优秀论文奖、北京大学视频与视觉技术国家工程研究中心年度十佳学生、第四届中国软件开源创新大赛-实践教学赛（自由组）团体一等奖和个人一等奖、启智社区优秀开发者、北京大学三好学生、北京大学计算机学院院级奖学金等荣誉。

方维

指导教师田永鸿介绍

田永鸿，北京大学博雅特聘教授，博导，视频与视觉技术国家工程研究中心类脑智能研究室主任，IEEE Fellow，北京大学深圳研究生院副院长，北京大学深圳研究生院科学智能学院执行院长，鹏城实验室智能计算部副主任兼云脑研究所所长，2018 年国家杰出青年基金获得者，2024年首批国家杰出青年基金延续资助计划获得者。累计主持国家重点研发计划项目、国基金杰青/重点/重大仪器项目等国家、省部级与企业合作项目40 余项，累计在Nature/Science子刊、IEEE Trans等国际期刊和ICML、NeurIPS等国际会议发表学术论文350余篇，两获国际期刊和会议最佳论文奖；拥有发明专利100余项（含国际专利），获国家技术发明/进步二等奖各1次、教育部科技进步一等奖1 次、中国电子学会技术发明/科技进步一等奖各1次、2023年广东省科技进步特等奖、2025年IEEE Hans Karlsson标准奖、2022年IEEE标准奖章和标准新兴技术奖、2022年ACM戈登贝尔奖特别奖提名，2024年首届人工智能领域“祖冲之奖”年度重大成果奖、国内外算法竞赛奖10余次，是首届高校计算机专业优秀教师奖励计划获奖者。曾任香港中文大学（深圳）和华中科技大学兼职教授，国际期刊IEEE TCSVT/TMM/Multimedia等编委，IEEE MIPR2020/ICME2021大会主席，IEEE ICME2015/BigMM2015/ISM2015/MIPR2018/MIPR2019程序主席，现任IEEE数据压缩标准委员会副主席兼IEEE 2941标准工作组组长、中国图象图形学会理事与交通视频专委会副主任等。他是科技部十四五重点专项“智能传感器”专家组成员、广东省十四五重点专项“新一代人工智能”专家组成员。

答辩委员会主席施路平教授（左二）、导师田永鸿教授（右三）与方维（左三）