Electronics 2023年度最佳博士论文奖颁发给两名博士研究生或最近获得博士学位的博士，以表彰其在相关研究领域的卓越成就，进一步鼓励和促进相关领域的高质量研究。获奖者经由期刊主编领导的评审委员会评选选出。

获奖文章

1. Hardware-friendly Low-bit Quantization for Neural Network Compression

用于神经网络压缩的硬件友好低比特量化

作者：博士毕业于北京航空航天大学的 Haotong Qin 博士

主要贡献：

该博士论文围绕量化生产和部署中的实际需求，对硬件友好的低比特神经网络量化进行研究。

重要突破：

(1)探索1位量化技术，允许各种主流结构的极端压缩和加速，包括CNN，变压器和MLP。提出的BiBERT (ICLR'22) 是第一个完全二值化的BERT，它已成为变压器1位量化中最受欢迎的基线之一。

(2)在无数据量化管道方面取得显著进展，构建模型最多可以在实际硬件上实现超过25倍的显著加速。

所提量化算法得到了学术界的积极反馈，在顶会和期刊共发表论文28篇 (其中第一作者论文14篇)。多篇论文被ESI评为高被引论文。部分成果被用在如亚马逊DGL和百度PaddlePaddle等开源深度学习框架中。此外，所提方法已在字节跳动、商汤科技和百度公司等知名人工智能公司得到实际应用，并申请7项中国专利。

2. Analysis and Improvements of Four-Wire Power Converters for Electric Vehicle Chargers

电动汽车充电器四线制功率转换器的分析与改进

作者：博士毕业于意大利博洛尼亚大学的 Riccardo Mandrioli 博士

主要贡献：

该博士论文对四腿和分电容三相四线有源前端拓扑进行了严格的分析。考虑到最常见的调制技术，为每个拓扑提供了电流和电压纹波的完整谐波描述。基于这些初步的发展，提出了一种新的可变开关频率脉宽调制系列。这种技术可以调节谐波含量限制和降低开关损耗。对于宽范围连续和不连续PWM调制的四腿逆变器，提出了类似的谐波分析方法，证明了不连续PWM调制在降低开关损耗和限制谐波发射方面的普遍优势。

作者通过对中性线电感器的参数描述实现了开发，这种方法弥合了传统三腿和四腿逆变器之间的差距，提出了普遍有效的完整封闭形式的解决方案。

最后，提出了一种新型的集成隔离转换器拓扑结构，旨在不使用额外的开关元件而不是在典型的三相逆变器和双有源桥背对背配置中已有的开关元件来实现中性线输送。第四个支腿集成在双有源桥接输入桥接中，从而节省了相关的组件数量。提出了一种改进的单相移相调制技术，以最大限度地提高有源前端不连续PWM的优点。中性点电压有效驱动，无任何功率降额或电压振荡，确保电压水平和功率因数等工作条件之间的无缝过渡。同时考虑了循环功率的降低和软开关区域的扩大。

每位获奖者将获得800瑞士法郎奖金，一张证书，并且可以于2024年底前在 Electronics 期刊上免费发表1篇经过同行评审后的论文。

了解奖项详情：https://www.mdpi.com/journal/electronics/awards/2233

自该奖项申请通道开启以来，我们收到了大量优秀的博士论文。在此，感谢奖项评审委员会在众多优秀申请人中选出获奖者的艰巨任务中所做的出色工作，以及所有参与这个奖项并一直给予我们支持伴我们同行的学者们！

Electronics 期刊介绍

主编：Flavio Canavero, Politecnico di Torino, Italy

期刊涵盖的研究包括但不限于以下领域：电子材料、微电子学、光电子学、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等。期刊致力于快速发表与广泛电子领域相关的、最新的技术突破以及前沿发展。

2022 Impact Factor：2.9

2022 CiteScore：4.7

Time to First Decision：15.6 Days   

Acceptance to Publication：2.6 Days