南京大学智能感知与通信实验室ISCL (Intelligent Sensing and Communication Lab)，于2019年11月份起步，现处于高速发展阶段，课题组老师勤恳认真，能够和每位科研同学充分探讨交流。实验室与国外知名大学（UC Berkeley, UCLA，UC Irvine，UCSD等）教授及科研人员有长期合作关系，同时实验室与国内知名企业、科研院所均建立了长期合作关系，为同学的毕业和职业发展提供共赢平台。

相关硕士、博士招生要求（不一定非要满足，但是偏好有如下经历的同学）： 

1. 软硬协同高性能AI算法方向：熟悉Python、PyTorch等AI开发工具，具备计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的基础知识和实践经验，熟悉常见的AI算法及其应用者优先。（请发送简历至：liuyijiang@smail.nju.edu.cn）

2. 模拟、高速、射频互联芯片设计方向：熟悉模拟、射频集成电路的原理图、版图及前仿后仿流程；提前学习《Design of Analog CMOS Integrated Circuits》课本知识；有模拟、射频集成电路项目经历者优先；有流片经历者，尤其是有SerDes, CDR, PLL, VCO, TRX, TIA, Driver，LNA, PA等电路模块设计经验者优先。（请发送简历至：yuandu@nju.edu.cn）

3. 数字芯片设计与硬件加速方向：熟悉Verilog，Python等软硬件编程；熟悉AI算法开发框架；喜欢或者熟悉数字芯片设计流程、FPGA、嵌入式系统；有全国大学生集成电路创新创业大赛、嵌入式大赛、FPGA大赛、电子设计大赛等等相关比赛获奖经者优先考虑。（请发送简历至：ldu@nju.edu.cn）

4. 新兴异构计算方向：熟悉模拟、混合信号(ADC/DAC等)集成电路的原理图、版图及前仿后仿流程；熟悉计算机体系结构和AI计算的基本框架；感兴趣存内计算（SRAM，DRAM，MRAM，RRAM等）、类脑计算、光电融合计算等非冯计算架构。 （请发送简历至：yuandu@ nju.edu.cn）

5. AI辅助集成电路设计（AI-EDA）方向：熟悉Python编程、PyTorch等AI开发工具；熟悉集成电路常用EDA软件操作；熟悉模拟/射频集成电路的原理图、版图及前仿后仿流程；对AI/大模型辅助集成电路设计方向有浓厚的研究兴趣和热情；有EDA工具链开发经历者或熟悉优化迭代、数值分析、规划问题等数学理论者优先。（请发送简历至：guojiacheng@nju.edu.cn）