[公告]107學年度上學期專題指導教授同意書下載與相關說明
各位同學好,
經103學年度第1學期第1次資工系課程委員會決議，自103年度起取消學生開始找指導教授及老師開始收學生之時間點規定，
僅規定學生最後繳交專題指導教授申請表之時間。
自106學年度起，本系學生可尋找電資院專任師資(包含資工系與電機系)擔任專題指導教授，唯學分計算、成績評分、報告方式等需依照本系規定辦理。
此外，每名教師招收專題生資工系同年級最多5名。
請同學們與老師商訂題目並線上填寫指導教授同意書，印出由老師簽名後，於108/01/07(一)前交給班代統一收齊，送回系辦大學部事務承辦人處。
由指導教授簽名之同意書紙本務必繳回系辦，未繳交者視同無尋找指導教授，屆時無法登打專題成績。
指導教授同意書填寫連結：
http://web.cs.nthu.edu.tw/files/87-1015-2590.php
若有任何問題，歡迎與系辦公室之大學部事務承辦人聯繫，謝謝您。
Dear students,
For CS 3901 System Integration Implementation, you may start looking for an adviser once this announcement has been made.
A student may work on a project supervised by any EECS professor of our college subject to all requirements under the rules of the CS department.
Every EECS professor may supervise up to 5 CS students admitted to the university in the same year.
Please complete the application form online (http://web.cs.nthu.edu.tw/files/87-1015-2590.php),
print it out and ask your project adviser to sign it. Give the signed form to your class representative no later than January 7, 2019.
If you have any question, please contact the staff for undergraduate affairs in the department office. Thank you.
師長所提供的專題題目與說明資訊，將於09/25(三)開始公告及更新於下列，若無在表列中，請直接洽詢該位師長。
(表列更新日期：2018/10/8)
| 教授姓名 | 專題題目 | 專題說明 | 是否自辦說明會? | 日期/時間 | 地點 | 備註 |
| 李政崑 | Android and IOS APP to program NNEF (khronos deep learning APIs) | To write Android APP or IOS APP to program khronos deep learning APis (NNEF) for deep learning applications and NNEF flow optimizations | 否(請直接按送出) | / | ||
| 王俊堯 | 參加CAD Contest | 否(請直接按送出) | / | |||
| 王廷基 | 1. Selected problems from CAD Contest at ICCAD 2. Machine learning for electronic design automation | I am looking for highly motivated students who have interest and solid background in C/C++ programming, data structures, and algorithms. | 是(請續填以下資訊) | 17:30-18:00, 10/1 (Monday)/ | EECS 647 | |
| 林華君 | 1. 病歷資料處理及分析 2. 生理訊號資料處理及分析 3. 行動諮詢系統及APP |
否(請直接按送出) | / | |||
| 徐正炘 | 1. 3D scene reconstruction (LiDar-based indoor sensing), transmission (dynamic point cloud streaming), and display (AR displays). 2. Network simulations in smart cities; a couple of initial sensor scheduling algorithms have been designed, implemented, and published. We plan to develop a couple of more algorithms to make this work complete for archivable quality. 3. General programming model for multi-tenant fog computing platforms. |
Please contact me for more details. All projects will be in collaboration with international researchers with well-defined goals. You will communicate with external collaborators through emails, teleconferences, and maybe mutual visits. | 否(請直接按送出) | / | ||
| 黃稚存 | 深度學習與深度神經網路 | 有下列幾項可能題目： 1. 調酒機器人之機器視覺或仿人機器手臂控制：適用在內嵌式系統與加速器上的深度學習技術 2. AI棒球：棒球投打分析與技戰術增強 (有棒球經驗或熱愛棒球為佳) 3. 應用深度學習之音樂合成技術 (曾學過基礎樂理或樂器為佳) | 是(請續填以下資訊) | 10月1日/18:00-19:00 | 台達館102教室 (暫定) | 請先報名，報名網址： https://goo.gl/forms/4vBfPMUyXmVTlAPz1 |
| 麥偉基 | Efficient Optimization Tool Development for VLSI Design | Participate in a domestic and/or international computer-aided design of integrated circuit contest. Pick and solve one problem in the contest. | 否(請直接按送出) | / | ||
| 蔡仁松 | 應用區塊鏈智慧合約的物聯網安全管理系統 | 應用區塊鏈智慧合約的物聯網安全管理系統 鑒於物聯網雖為將來趨勢，但安全問題成為最大問題。蔡老師實驗室已提出一套應用區塊鏈智慧合約的解決方案。歡迎優秀同學一起參與實作。 | 否(請直接按送出) | / | ||
| 朱宏國 | XR互動設計與前瞻技術研發 | 是(請續填以下資訊) | 10/4/19:00-20:30 | 台達107 | ||
| 周志遠 | 1. 學生叢集競賽 2. container在雲計算的應用與技術開發 3. 深度學習在系統管理的應用 | 題目1:接受平行程是與系統管理的訓練，參與在台灣、美國及大陸所舉辦的叢集競賽。今年的比賽網頁: http://www.studentclustercompetition.us/2018/overview.html 題目2:認識container的相關技術，包括docker, kubernetes。並利用這些工具開發雲計算的應用服務。上屆的成果影片: https://drive.google.com/open?id=1Gy09FcGgRjedX9YEqiIdP63omo9VJB3E 題目3: 學習利用深度學習的方法解決系統管理的問題，如預測程式執行效能、偵測異常使用者行為及系統錯誤等。 | 否(請直接按送出) | / | 對以上題目有興趣者，請直接寄信與我約時間詳談。 | |
| 林永隆 | Deep Learning AI 晶片設計 | Hardware Accelerator design for deep learning neural networks. | 否(請直接按送出) | / | ||
| 金仲達 | 依人類示範以自主運作的無人機或機器手臂 | 人類示範動作 (如以遙控器操作無人機或機器手臂)，錄下操作設定與影像，再讓無人機或機器手臂依所示範的動作自主運作。需要組裝無人機或機器手臂，並以嵌入式開發板操控。 | 否(請直接按送出) | / | ||
| 孫宏民 | 參加資安金盾獎 | 網路安全、程式安全、BlockChain | 否(請直接按送出) | / | ||
| 周百祥 | 穿戴式無線感測系統應用開發 | 本專題將使用本實驗室自行開發的穿戴式無線感測系統平台，開發各式各樣的應用，包括穿戴式手勢辨識、氣喘發作偵測、行為辨識、與其他相關生理訊號收集與分析。專題範疇包括韌體撰寫、app開發、伺服軟體開發等等，可與研究生合作。 | 否(請直接按送出) | / | ||
| 黃慶育 | mHealth(行動健康)系統實作(III) | 行動醫療(mobile health)乃指在醫療過程中，利用行動技術提供健康照護相關解決方案。基本上健康服務、醫療照護與行動科技的整合是全球趨勢，可以改善醫療服務的提供疾患者預後的影響。本專題擬開發一款Line Bot，除了結合大數據資料庫外，亦希望應用深度學習相關技術，幫助有肥胖相關困擾的患者做減重管理，亦可幫助年長者在住家或社區進行自我健康的紀錄與追蹤。關於本專題所規劃的深度學習部份實現如下: （１）聊天機器人：實現具有些許特定醫療資訊之機器人，能理解使用者之問題並即時回應相關答案，例如能因應患者的情形(如心臟病、糖尿病等)，給予相關的飲食建議。 （２）食物照片辨識：傳統醫生會給予一張表格要求病患記錄每日飲食，然而通常只有食物的名稱，或加上文字描寫的份量，例如粽子一顆，醫生難以透過這些資訊正確了解到患者的飲食內容，粽子一顆是多大顆、內餡有什麼等。而若是要求紀錄的詳細，則對於病患也是種麻煩，因此我們希望藉由上傳食物的照片，並且自動辨識食物的名稱，從我們蒐集好的資料庫中撈取對應的營養資訊，如此醫生便能詳細了解患者的飲食，同時省去患者紀錄的麻煩。 （３）飲食習慣分析：現代人幾乎都有固定的飲食習慣，如上班族中午可能會到附近店家用餐，學生會吃學校餐廳或是訂便當等。透過分析使用者的飲食習慣，當使用者要記錄自己飲食時能適時提供預測的選項，可以省去使用者自行輸入的麻煩，改善使用者體驗。 | 否(請直接按送出) | / | ||
| 王炳豐 | 演算法與程式設計訓練 | 資格: 願意花時間增進演算法(解題&分析)與程式能力, 學習如何寫出聰明漂亮程式的同學, 程度不拘, 但需要願意花時間投入 說明: 1. 所有人對資工系畢業生最主要的期待, 就是能寫出聰明漂亮的程式, 這也是資工系畢業生最主要的競爭力來源 2. 專題將以歷年 ACM 世界賽題目為教材, 透過討論增進演算法能力 (解題&分析), 讓同學可以解決每一個世界賽中的難題, 並動手實作, 學會寫出聰明漂亮的程式 3. 訓練的重點是演算法能力 (解題&分析), 程式的實作是其次 4. 暑假須留下訓練至少 8 週 聯絡: 有興趣歡迎拜訪我, 請先送 email 和我聯絡 bfwang@cs.nthu.edu.tw | 否(請直接按送出) | / | ||
| 邱瀞德 | 3D Sensing for Visual Recognition | In recent years, due to the rapid development of depth sensors and their wide application scenarios, depth image on various visual recognitions. We will work on adiscriminative multi-modal deep learning CNN framework for RGB-D visual recognition. We train the networks of color and depth images separately, then we design a discriminative and an associate loss function to strengthen the discrimination and complementary between color and depth modalities to improve the performance. | 否(請直接按送出) | / |
系辦公室敬啟
CS Office
2018.09.25.