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Christof Teuscher在瑞士洛桑获得了瑞士联邦技术学院的理学硕士学位和博士学位。在获得博士学位时，他探讨了艾伦·图灵（Alan Turing）关于人工智能和神经网络的想法。目前为波特兰州立大学Maseeh学院教授，Teuscher的团队开发了具有破坏性的新计算范式和机器，这将在未来5-20年内带来持久的突破，并开辟新的应用领域。这一探索的动机是，随着CMOS电路的特征尺寸缩放和“摩尔定律”进一步放缓，人们的注意力正转向非冯·诺依曼、非CMOS和非布尔计算模型的计算。Teuscher的团队采用激进的跨学科方法，将计算机科学、计算机工程、物理、生物、复杂系统科学和认知科学等工具应用于下一代计算模型和架构的研究和设计。

精品内容

【Nature论文】用于理解图像分类决策和改进神经网络鲁棒性的对抗性解释（Adversarial Explanations for Understanding Image Classification Decisions and Improved Neural Network Robustness ）
【Nature论文】用于理解图像分类决策和改进神经网络鲁棒性的对抗性解释（Adversarial Explanations for Understanding Image Classification Decisions and Improved Neural Network Robustness ）
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12+阅读 · 2019年11月25日
【Nature论文】用于理解图像分类决策和改进神经网络鲁棒性的对抗性解释（Adversarial Explanations for Understanding ImageClassification Decisions and Improved NeuralNetwork Robustness）
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5+阅读 · 2019年11月24日
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