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 10月15日，首屆全國大學生類腦計算創新應用大賽暨國際邀請賽總決賽在清華大學落下帷幕，四川大學計算機學院（軟件學院）學生團隊榮獲大賽唯一特等獎。

本屆大賽吸引了47個國內外高校和研究所的229支隊伍報名參賽，參賽作品涵蓋了硬件、算法、軟件、應用等多個方面。經過嚴格的篩選與評審，最終組委會評選出16支隊伍晉級決賽。四川大學計算機學院（軟件學院）的學生團隊成功晉級總決賽，由唐華錦教授擔任指導老師。大賽邀請了類腦計算領域的知名教授：中科院自動化所徐波教授、北京大學黃鐵軍教授、清華大學施路平教授、中國傳媒大學曹立宏教授、浙江大學潘綱教授、北京師范大學吳思教授、上海交通大學呂寶糧教授、天津大學劉寶林教授、英國肯特大學王智剛教授、四川大學唐華錦教授和中科院計算所陳云霽教授等擔任大賽評委。

頒獎儀式

開幕式上，清華大學科研院周羽院長、清華控股有限公司副總裁趙燕來、啟迪數字集團副總裁李全勝代表主辦方為總決賽致辭。清華大學計算機系教授、中科院張鈸院士，清華大學精儀系教授、特聘教授施路平教授分別作學術報告。

在16支晉級總決賽的隊伍經過路演和6個多小時的終極答辯后，四川大學代表隊脫穎而出，摘取了本屆大賽的最高獎--創新特等獎。

新聞背景：

川大學子榮獲特等獎作品：基于脈沖編碼和脈沖時間學習的樂器識別算法

川大參賽學生：吳西、辜鵬杰、錢含笑；指導教師：唐華錦教授

“基于脈沖編碼和脈沖時間學習的樂器識別算法”，提出了一種基于脈沖編碼和脈沖時間學習的類腦計算模型，用于識別音樂中的樂器。該模型包括一種高效的聽覺脈沖編碼方法和一種改進的魯棒脈沖學習算法。編碼方法能夠將樂音信號分解為離散且具有時序特性的時頻特征，同時最大化地保留信號中的信息，并將其映射為一種稀疏的脈沖模式；學習算法利用群體編碼方式對脈沖模式進行魯棒地學習并分類。為了驗證算法的有效性，川大學生團隊在總時長為315分鐘，包含九類樂器的獨奏音樂單標簽數據集上進行實驗，達到了97.7%分類準確率，優于傳統的高斯混合模型以及深度DBN模型，并且比當前樂器識別中最好的深度卷積神經網絡模型高出10.1%。在多標簽樂器分類實驗中，該算法的宏觀F1評測值為0.55，比深度卷積神經網絡模型僅低0.05。本工作展示了一種仿腦算法的有效應用方式，為深入研究類腦學習算法和類腦智能技術提供了重要基礎。

（來源：四川大學）

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