邹复好
个人信息
Personal information
副教授 硕士生导师
性别：男
在职信息：在职
所在单位：计算机科学与技术学院
学历：研究生(博士)毕业
学位：工学博士学位
毕业院校：18luck新利电竞
学科：计算机应用技术曾获荣誉：
2015 基于混合架构的云存储系统关键技术与应用，中国电子学会，科技进步一等奖
2014 混合云存储系统与关键技术，湖北省科技厅，湖北省科技进步一等奖
- [1] 一种基于MapReduce的K-means聚类算法FPGA加速系统，国家发明专利：201610308843.7，授权时间：2016-05-11.
- [2] 一种基于FPGA的深度卷积神经网络的流水化加速系统，国家发明专利：201710072223.2，授权时间：2017-02-09.
- [3] 一种适于硬件设计实现的深度卷积神经网络的计算方法，国家发明专利：201710071825.6，授权时间：2017-02-09.
- [4] 一种基于GPU加速检索的大规模人脸识别方法，国家发明专利：201710675398.2，授权时间：2017-08-09.
- [5] 一种主/从架构的低耦合的分布式流式计算框架，国家发明专利：201811057446.2，授权时间：2018-09-11.
- [6] 一种基于深度特征的大规模人脸检索方法和设备，国家发明专利：201811057447.7，授权时间：2018-09-11.
- [7] 一种基于FPGA的卷积神经网络加速系统，国家发明专利：201810710069.1，授权时间：2018-07-02.
- [8] 一种基于混合存储方案的impala在线交互式查询方法，国家发明专利：201811058357.X，授权时间：2018-09-11.
- [9] 一种面向监控的视频图谱构建和挖掘方法、设备，国家发明专利：201811058356.5，授权时间：2018-09-11.
- [10] 一种适于硬件设计实现的深度卷积神经网络的计算方法，国家发明专利：201710071825.6，授权时间：2019-03-08.