为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
事件型CMOS仿生视觉传感器芯片为时域对比度敏感型，其在某段时间产生的所有事件如果按照地址划分，则表现为杂乱无章的二维分布的点阵在时间轴上的延伸。一般地，这种数据流无法直接形成整幅图像，从而给直观测试工作带来困难。本报告以窗选方法为基础，结合事件驱动方式以及Horn和Schunck模型，提出了全新的事件驱动型自适应窗口长度的窗选方法从事件数据流中构成等效帧，在实现脉冲数据流可视化的同时，避免了图像中目标物体边缘不完整的问题，减轻了拖尾的产生，提高了图像质量，便于后续的处理。