聂牧(1993年~)，安徽六安人，博士，讲师，硕士生导师。分别在上海大学、合肥工业大学、东南大学获得学士、硕士和博士学位。2024年7月加入安徽工程大学集成电路学院后，主要从事集成电路测试与可测试性设计、人工智能及 AI for EDA 等领域的教学与科研工作。面向集成电路制造与测试过程中数据规模大、缺陷类型复杂、测试成本高以及未知缺陷难以识别等问题，将机器学习、深度学习、迁移学习与电子设计自动化技术相结合，重点开展晶圆缺陷模式识别与定位、未知缺陷溯源、晶圆良率预测、芯片测试优化与测试逃逸抑制等研究，探索人工智能赋能EDA与集成电路测试方法。目前主持国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）“基于迁移学习的晶圆未知缺陷溯源方法研究”、安徽省自然科学基金青年项目“基于人工智能的晶圆制造良率提升关键技术研究”以及安徽省创新方法推广应用与示范基地相关项目，并参与多项国家自然科学基金项目。近年来在 IEEE TIM、IEEE TASE、IEEE TVLSI、CII、NN、EAAI、DATE、ICCV、ATS、ITC-Asia 等国际期刊和会议发表学术论文。相关研究涵盖晶圆缺陷诊断、半导体良率预测、芯片测试优化以及视觉智能等方向。其中，参加多项领域重要国际会议，并在会议进行口头报告，获得ITC-Asia2026最佳论文奖提名。
教学工作：主要围绕人工智能、机器学习、集成电路测试以及AI for EDA等方向开展本科生和研究生教学与科研训练工作。 积极推动人工智能与集成电路专业教育融合，开展《机器学习》等课程的智能化教学与课程建设研究，并探索集成电路研究生科教融合培养模式。 指导学生开展大学生创新创业训练项目，包括“基于机器学习的晶圆良率系统研究”“基于人工智能的芯片制造缺陷诊断系统设计”等课题，鼓励本科生尽早参与科研项目、算法设计、论文研究及学科竞赛。
课题组长期招收对集成电路测试、AI for EDA、半导体智能制造和人工智能感兴趣的硕士研究生，同时欢迎本科生提前进入课题组开展科研训练、大学生创新创业项目及毕业设计。尤其欢迎具有以下兴趣或基础的同学：集成电路方向：数字集成电路、芯片测试；人工智能方向：机器学习、深度学习、计算机视觉；交叉方向：希望利用人工智能解决EDA、芯片测试和半导体制造实际问题。课题组可围绕晶圆缺陷检测、未知缺陷识别、良率预测、测试优化、AI for EDA等方向开展科研训练。
联系邮箱：niemu@ahpu.edu.cn
部分论文列表：
Mu Nie, Muyang Cheng, Qianqian Chao, Jingchang Bian, Senling Wang, Xiaoqing Wen, Tianming Ni. Incremental Wafer Yield Prediction via Spatially-Aware Imputation and Knowledge Distillation. IEEE International Test Conference in Asia (ITC-Asia), 2026.(Best Paper Candidate)
Tianming Ni, Wen Jiang, Huaguo Liang, Xiaoqing Wen, Mu Nie*.Incremental learning strategies for improved detection of unknown defects in wafer maps with limited samples. Computers in Industry, 175: 104432, 2026.
Tianming Ni, Hao Wu, Muyang Cheng, Jingchang Bian, Senling Wang, Xiaoqing Wen, Mu Nie*. Automated Co-Optimization Framework of Feature Selection and Ensemble Learning for Wafer Yield Prediction. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 23: 11245–11257, 2026.
Tianming Ni, Wen Jiang, Huaguo Liang, Xiaoqing Wen, Mu Nie*. Segmentation-Enhanced Overlapped Defect Identification for Multipatterns Wafer Maps. IEEE Trans. Instrum. Meas., 74: 1-11 (2025)
Mu Nie, Shidong Zhu, Aibin Yan, Cheng Zhuo, Xiaoqing Wen, Tianming Ni. Efficient Modulated State Space Model for Mixed-Type Wafer Defect Pattern Recognition. DATE 2025: 1-6
Kai Chen, Mu Nie*, Jean-Louis Coatrieux, Yang Chen, Shipeng Xie. Airs-Net: Adversarial-improved reversible steganography network for CT images in the Internet of Medical Things and telemedicine. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (2025)
Tianming Ni, Kejie Xu, Hao Wu, Senling Wang, Mu Nie*. A demultiplexer-based dual-path switching true random number generator. Microelectron. J., 151: 106363 (2024)
Mu Nie, Zhibin Quan, Weiping Ding, Wankou Yang. Enhancing motion visual cues for self-supervised video representation learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 106203 (2023)
Mu Nie, Sen Yang, Zhenhua Wang, Baochang Zhang, Huimin Lu, Wankou Yang. Multi-receptive field spatiotemporal network for action recognition. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 14(7): 2439-2453 (2023)
Mu Nie, Wen Jiang, Wankou Yang, Senling Wang, Xiaoqing Wen, Tianming Ni. Enhancing Defect Diagnosis and Localization in Wafer Map Testing Through Weakly Supervised Learning. ATS 2023: 1-6
Sen Yang, Zhibin Quan, Mu Nie, Wankou Yang. TransPose: Keypoint Localization via Transformer. ICCV 2021: 11782-11792
倪天明,俞俊勇,彭青松,聂牧*.基于亚稳态叠加单元的高吞吐量真随机数发生器设计.电子信息学报.doi: 10.11999/JEIT231166