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立体声（第2部分）
Jul。2024年 - 加利福尼亚大学，圣地亚哥计算机科学与工程系3月。2022- 2023年12月Google访问研究员MSCA（ML，Systems和Cloud AI）Jul。2020 -Jun。2024加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授，2017年11月 - Jun。 2020年加利福尼亚大学，圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授，2017年11月至2018年12月，加利福尼亚大学圣克鲁斯分校，计算机工程系访问助理教授，2015年1月 - 2017年11月，加利福尼亚州圣克鲁斯大学，2014年1月1日，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，2014年1月。智能基础设施实验室实验室研究助理2024加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授，2017年11月 - Jun。2020年加利福尼亚大学，圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授，2017年11月至2018年12月，加利福尼亚大学圣克鲁斯分校，计算机工程系访问助理教授，2015年1月 - 2017年11月，加利福尼亚州圣克鲁斯大学，2014年1月1日，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，2014年1月。智能基础设施实验室实验室研究助理
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
机器学习简介-UCSD CSE
机器学习（ML）是对计算机系统用于执行特定任务的算法和统计模型的科学研究，而无需使用明确的说明，而是依靠模式和推理。它被视为人工智能的一部分。机器学习算法基于样本数据（称为“培训数据”）构建数学模型，以做出预测或决策而不明确编程以执行任务。机器学习算法用于多种应用程序，例如电子邮件过滤和计算机视觉，在这些应用程序中，很难或不可避免地开发一种传统的算法来有效执行任务（Wikipedia）。我们将介绍以下主题：这是作为计算机科学和数据科学课程的一部分提供的机器学习的入门课程，因此我们不关心哲学，认知科学等的方法，尽管我们会不时回到它们。我们将介绍以下技术主题：
计算机图形简介-UCSD CSE
3.1游览图形工厂29 3.1.1工厂的GPU。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.1.2我们将使用的对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.1.3几何电子表格工作室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.1.4着色器工作室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.1.5框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 3.1.6完成巡回演出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 3.2栅格化作为项目37 3.3 Hello Square 37 3.3.1设置方形几何。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 3.3.2着色器设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 3.3.3 draw命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.4栅格化作为插装器46 3.5绘制着色器46 3.5.1添加统一变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46
第23-24财年年度报告-UCSD精神病学
在7所高中和2所社区大学中注册600名学生/年，提供教育，财务和环绕式服务招募600名学生/年，遍及7所高中和2所社区学院，提供教育，财务和环绕式服务，为同行和教师指导提供了使学生提供行为医疗保健职业
PDIP：优先级定向指令预取 - UCSD CSE
现代服务器工作负载具有较大的代码占用空间，由于指令缓存容量未命中，这些代码很容易出现前端瓶颈。即使现代处理器中实现了积极的提取定向指令预取 (FDIP)，由于 I-Cache 未命中，仍然会出现严重的前端停顿。FDIP 可以容忍 BPU 预测路径上发生的大部分未命中，而不会导致停顿。然而，先前的指令预取工作并非设计用于 FDIP 处理器。它们的唯一目标是减少 I-Cache 未命中，而 FDIP 处理器则旨在容忍它们。设计与 FDIP 协同工作的指令预取器需要确定影响前端性能的缓存未命中比例（未被 FDIP 完全隐藏），并仅针对它们。在本文中，我们提出了优先级定向指令预取 (PDIP)，这是一种新颖的指令预取技术，它通过仅针对 FDIP 遇到困难的目标发出预取来补充 FDIP——沿着导致前端停顿事件的重新引导路径。PDIP 识别这些目标并将它们与未来预取的触发器相关联。在 43.5KB 的预算下，PDIP 在重要的工作负载（例如 Cassandra）上实现了高达 5.1% 的 IPC 加速，并在 16 个基准测试中实现了 3.2% 的几何平均 IPC 加速。
Garry：步态康复机器人系统-UCSD CSE
步态康复是中风后恢复的关键方面，虚拟现实和可穿戴设备等新兴技术在促进这一过程方面起着关键作用。，尽管有潜在的好处，但基于机器人的恢复系统存在很大的差距，可以通过长期维持用户的注意来促进重复使用。我们的研究旨在通过创建一个全面的系统来弥合这一差距，该系统利用不同的反馈类型和机器人帮助来支持用户的步态康复结果。在本文中，我们介绍了Garry（步态康复机器人系统），这是一种新的机器人系统，可在运动训练期间提供交互式反馈。它通过游戏恢复过程来促进参与度，为用户提供一种有趣的手段，使用户满足其由物理治疗师定义和设定的康复目标。Garry还结合了行为反馈，以在会议期间引入陪伴感。我们向其他研究人员提供了Garry开源，以期鼓励可访问性并促进该领域的研究。我们的代码可以在此处找到：https：//github.com/ucsd-rhc-lab/garry
电气与计算机工程 - UCSD ECE
学习和记忆是人类行为的核心认知功能。学习和记忆需要大脑不同功能区域之间的交流。然而，人们对这种交流的性质知之甚少。了解大脑中学习和长期记忆存储的机制和功能协调对于研究大脑信息处理的基本原理以及开发影响学习和记忆的神经系统疾病的针对性治疗至关重要。回答这个重要问题依赖于我们同时对整个大脑的神经活动进行成像以及记录海马体等深层结构的能力。然而，传统的硅胶基大脑植入物不适合此目的，因为由刚性材料制成的大型探针柄会阻挡显微镜成像。由 Duygu Kuzum 教授领导的神经电子学小组最近开发了一种新的柔性、可插入、透明微电极 (Neuro-FITM) 植入物，可同时监测大脑不同部位的活动，从表面到深层结构——这是该领域的首创。