毕则栋 博士

    助理教授

    学科 计算神经科学

    单位 未来研究院

    邮箱: zedong.bi@outlook.com

    地址: 青岛大学未来研究院

    研究方向: 计算神经科学、类脑智能

个人简介

毕则栋，博士，助理教授。研究方向为计算神经科学和类脑智能。主持国家自然科学基金青年项目1项。发表SCI论文6篇，EI论文1篇。其中第一作者6篇。

工作经历

2020.01-至今                           青岛大学未来研究院                       助理教授

2019.01-2019.12                      香港浸会大学物理学院                   博士后研究学人

2017.03-2018.12                      香港浸会大学深圳研究院               博士后研究助理

2016.07-2016.12                      上海纽约大学脑与认知研究所       博士后研究助理

教育经历

2010.09-2016.07                      中国科学院理论物理研究所           硕博连读研究生

2013.03-2013.12                      法国国家8119实验室                       访问学生

2014.09-2014.12                      香港浸会大学物理学院                   访问学生

2005.09-2010.07                      吉林大学物理学院                           本科学生

科研项目

2021.01-2023.12  国家自然科学基金青年项目“用生物合理的神经网络算法无监督地学习含时视觉信息”主持

期刊论文

1.Understanding the computation of time using neural network models. Zedong Bi andChangsong Zhou (2020) PNAS, 117, 10530

2.Zedong Bi and Changsong Zhou (2019) Understanding the computational difficulty ofbinary-weight perceptron and the advantage of input sparseness. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical53,035002

3.Zedong Bi and Changsong Zhou (2016). Spike Pattern Structure Influences Synaptic EfficacyVariability under STDP and Synaptic Homeostasis. I: Spike Generating Models on ConvergingMotifs. Front. Comput. Neurosci. 10, 14.

4.Zedong Bi and Changsong Zhou (2016). Spike Pattern Structure Influences Synaptic EfficacyVariability under STDP and Synaptic Homeostasis. II: Spike Shuffling Methods on LIF Networks.Front. Comput. Neurosci. 10, 83.

5.Zedong Bi and Haijun Zhou (2014). Optimal cooperation-trap strategies for the iterated rockpaper-scissors game. PLoS ONE 9(10), e111278

6.Haijun Zhou, Chuang Wang, Jing-Qing Xiao and Zedong Bi (2011). Partition functionexpansion on region graphs and message-passing equations. Journal of Statistical Mechanics:Theory and Experiment 2011, L12001.

会议论文

1.Zedong Bi and Changsong Zhou (2017). Testing and Understanding Second-OrderStatistics of Spike Patterns Using Spike Shuffling Methods. (Conference paper) InternationalConference on Neural Information Processing 2017, oral presentation

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