本月，《科技纵览》杂志刊发文章《普适感知器——突破细胞神经网络模板设计的瓶颈》，对我校理学院陈芳跃教授及其团队的研究成果进行了详细介绍，文章称：“由杭州电子科技大学、香港城市大学等院校研究人员提出的普适感知器为人工神经网络特别是细胞神经网络的学习训练提供了新的思路，突破了这类神经网络模板设计的瓶颈。”
陈芳跃教授研究团队与香港城市大学等院校的研究团队合作，在CNN（细胞神经网络）研究中提出了DNA-Like序列的概念，并且发现这个激发序列就是一个DNA-Like序列。进一步，基于突触权值仅与激发序列中的某些值的相关性，再利用DNA-Like序列的特有性质，就可以把感知器的突触权值的学习转化为激发序列的学习。于是可把基于这样的算法称为DNA-Like学习算法。这个算法具有许多优点，如学习速度快，迭代次数少，更重要的是，它必定是收敛的，因而不像传统的算法（如BP算法）那样会产生陷入局部极小的问题。这一成果受到国际上同行学者的关注。
《科技纵览》是IEEE（美国电气电子工程师学会）的旗舰出版物IEEE Spectrum的中文版，由中国科学技术信息研究所主办，国内外公开发行。《科技纵览》的内容除了同步翻译IEEE Spectrum的当期文章外，还重点关注我国工程和技术领域的重要成果。
《普适感知器——突破细胞神经网络模板设计的瓶颈》
