研究领域：类脑计算架构和算法、脑信号处理、类脑大模型。



阴伯坚，副研究员。2022年获荷兰埃因霍温理工大学博士学位，2025年加入中国科学院自动化研究所。主要从事类脑智能、软硬件协同、高效模型学习算法与下一代网络架构研究。已在 Nature Machine Intelligence、ICLR、Bioinformatics 等期刊和会议发表多篇论文，获授权海外专利1项，并担任 Nature、IEEE TPAMI、NeurIPS、ICML 等期刊和会议审稿人/程序委员。

招收类脑计算与类脑智能方向硕士生；

欢迎具有人工智能、机器学习、计算机和脑科学交叉学科背景、具有浓厚的学术志趣和科学探索精神的学生报考。

招生专业

081104-模式识别与智能系统

招生方向

类脑智能，类脑计算，类脑生成

神经形态计算，脉冲神经网络

2018-09--2022-12   埃因霍温理工大学   博士
2015-08--2017-09   阿姆斯特丹大学 及 阿姆斯特丹自由大学   硕士
2014-09--2015-07   华北电力大学   其他
2010-09--2014-07   唐山师范学院   学士

2018-09--2022-12   埃因霍温理工大学   博士
2015-08--2017-09   阿姆斯特丹大学 及 阿姆斯特丹自由大学   硕士
2014-09--2015-07   华北电力大学   其他
2010-09--2014-07   唐山师范学院   学士

   

2025-11~现在, 中国科学院自动化研究所, 副研究员
2024-09~2025-10,埃因霍温理工大学, 博士后研究员
2023-03~2024-09,Innatera Nanosystem B.V., 类脑芯片高级工程师
2019-07~2020-01,校际微电子中心, 研究实习员
2017-03~2023-03,荷兰国家数学与计算机科学研究中心, 历任研究实习员，助理研究员，研究员

2025-11~现在, 中国科学院自动化研究所, 副研究员
2024-09~2025-10,埃因霍温理工大学, 博士后研究员
2023-03~2024-09,Innatera Nanosystem B.V., 类脑芯片高级工程师
2019-07~2020-01,校际微电子中心, 研究实习员
2017-03~2023-03,荷兰国家数学与计算机科学研究中心, 历任研究实习员，助理研究员，研究员

   

（1） Traces propagation: memory-efficient and scalable forward-only learning in spiking neural networks, NEUROMORPHIC COMPUTING AND ENGINEERING, 2026, 第 2 作者
（2） Hardware/Software Co-Design Optimization for Training Recurrent Neural Networks at the Edge, JOURNAL OF LOW POWER ELECTRONICS AND APPLICATIONS, 2025, 第 2 作者
（3） Never Reset Again: A Mathematical Framework for Continual Inference in Recurrent Neural Networks, arxiv, 2024, 第 1 作者
（4） Accurate online training of dynamical spiking neural networks through Forward Propagation Through Time, NATURE MACHINE INTELLIGENCE, 2023, 第 1 作者  通讯作者
（5） Efficient Uncertainty Estimation in Spiking Neural Networks via MC-dropout, International Conference on Artificial Neural Networks 2023, 2023, 第 2 作者
（6） Attentive Decision-making and Dynamic Resetting of Continual Running SRNNs for End-to-End Streaming Keyword Spotting, PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON NEUROMORPHIC SYSTEMS 2022, ICONS 2022, 2022, 第 1 作者  通讯作者
（7） Real-time classification of LIDAR data using discrete-time Recurrent Spiking Neural Networks, 2022 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2022, 第 2 作者
（8） LocalNorm: Robust Image Classification Through Dynamically Regularized Normalization, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING - ICANN 2021, PT IV, 2021, 第 1 作者  通讯作者
（9） Accurate and efficient time-domain classification with adaptive spiking recurrent neural networks, NATURE MACHINE INTELLIGENCE, 2021, 第 1 作者  通讯作者
（10） Effective and Efficient Computation with Multiple-timescale Spiking Recurrent Neural Networks, 2020, 第 1 作者
（11） Using the structure of genome data in the design of deep neural networks for predicting amyotrophic lateral sclerosis from genotype, BIOINFORMATICS, 2019, 第 1 作者
（12） An image representation based convolutional network for DNA classification, ICLR 2018, 2018, 第 1 作者

   

（1） Traces propagation: memory-efficient and scalable forward-only learning in spiking neural networks, NEUROMORPHIC COMPUTING AND ENGINEERING, 2026, 第 2 作者
（2） Hardware/Software Co-Design Optimization for Training Recurrent Neural Networks at the Edge, JOURNAL OF LOW POWER ELECTRONICS AND APPLICATIONS, 2025, 第 2 作者
（3） Never Reset Again: A Mathematical Framework for Continual Inference in Recurrent Neural Networks, arxiv, 2024, 第 1 作者
（4） Accurate online training of dynamical spiking neural networks through Forward Propagation Through Time, NATURE MACHINE INTELLIGENCE, 2023, 第 1 作者  通讯作者
（5） Efficient Uncertainty Estimation in Spiking Neural Networks via MC-dropout, International Conference on Artificial Neural Networks 2023, 2023, 第 2 作者
（6） Attentive Decision-making and Dynamic Resetting of Continual Running SRNNs for End-to-End Streaming Keyword Spotting, PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON NEUROMORPHIC SYSTEMS 2022, ICONS 2022, 2022, 第 1 作者  通讯作者
（7） Real-time classification of LIDAR data using discrete-time Recurrent Spiking Neural Networks, 2022 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2022, 第 2 作者
（8） LocalNorm: Robust Image Classification Through Dynamically Regularized Normalization, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING - ICANN 2021, PT IV, 2021, 第 1 作者  通讯作者
（9） Accurate and efficient time-domain classification with adaptive spiking recurrent neural networks, NATURE MACHINE INTELLIGENCE, 2021, 第 1 作者  通讯作者
（10） Effective and Efficient Computation with Multiple-timescale Spiking Recurrent Neural Networks, 2020, 第 1 作者
（11） Using the structure of genome data in the design of deep neural networks for predicting amyotrophic lateral sclerosis from genotype, BIOINFORMATICS, 2019, 第 1 作者
（12） An image representation based convolutional network for DNA classification, ICLR 2018, 2018, 第 1 作者