【公告】114學年度上學期資工系大學部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。

113學年開始每名教師招收專題生名額不限。

自 114 學年度起，本系學生僅能由清華大學資訊工程學系網頁所列之專任教授或榮譽講座教授擔任專題指導教授。

其學分計算、成績評分及報告方式等，均須依本系相關規定辦理。唯學分計算、成績評分、報告方式等需依照本系規定辦理。

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2025/12/12(五)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：

114學年度專題指導教授同意書

若有任何問題，請先詳閱以下連結資訊

https://dcs.site.nthu.edu.tw/p/404-1174-235188.php

亦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.

Starting from the 2025 academic year, students of the Department of Computer Science may only select faculty members listed on the department’s official website as full-time professors or honorary chair professors to serve as their project advisors.

The calculation of credits, grading, and report requirements must all be conducted in accordance with the department’s regulations.

Please complete the application form online 114學年度專題指導教授同意書

print it out and ask your project adviser to sign it. Give the signed form to your class representative no later than December 12, 2025.

If you have any question, please see the information as below

https://dcs.site.nthu.edu.tw/p/404-1174-235188.php

or 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09/05(五)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：2025/9/8)

教授姓名	專題題目	專題說明	日期/時間	地點	備註
王廷基	Topics will be selected from the CAD Contest at ICCAD 2026 or from my research projects.	Students are expected to have an interest in programming, data structures, and algorithms. They may also work in teams.
丁川康	人工智慧與計算智慧	人工智慧與計算智慧相關題目均可，包含但不限定於：演化計算、機器學習/深度學習、AI音樂、PINN 等	/		專題採分組進行，每組以2-3人為原則。
林瀚仚	Designing low depth quantum circuit	Because today's quantum computers are error-prone, algorithms must be designed to run with as few operations as possible. This motivates the study of low-depth quantum circuits, which minimize error accumulation and make practical computation more feasible. In this project we aim to design low depth quantum algorithms, possible using the measurement and feedforward technique.	/
	Study on quantum query complexity	Quantum query complexity is a simplified model for studying the power and limits of quantum computers by measuring how many times they must access the input. In this project, we theoretically derives upper or lower bounds of the quantum query complexity of several problems, possibly including directed st-connectivity on a grid. We might also try to construct new theoretical framework for bounding quantum query complexity.	/
	Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) 相關研究	QAOA is a heuristic quantum algorithm for optimization problems which is mainly used on NP-complete graph problems such as MAXCUT. In this project we run numerical simulations to study the performance of different variants of QAOA.	/
邱德泉	以次世代通訊技術實現邊緣智慧服務 Next-generation Communication Technology for Realizing Edge AI Service	本實驗室的專題將會以次世代通訊技術 (像是語意通訊) 來實現邊緣智慧服務，目前感興趣的專題方向如下： 1.探討次世代通訊技術 (e.g., 語意通訊) 2.探討邊緣智慧技術 (e.g., 聯邦式學習、拆分式學習) - 3.網路工業物連網協定 (e.g., MQTT協定) 歡迎對尖端科技有興趣跟熱忱的同學們來信詢問或參與說明會！ I'm seeking passionate students who would like to tackle the challenges in next-generation communications, edge intelligence/AI systems, and wireless networks. Specifically, I’m interested in the following directions: - Emerging techniques in B5G/6G communications - Edge intelligence/AI such as Federated Learning, Split Learning - Industrial Internet of Things Protocols, such as MQTT protocol 若有興趣加入專題請來信約時間面談 If you're interested in joining our lab, please send an e-mail to arrange the online interview.	/
高宏宇	大語言模型核心研究	自然語言處理相關研究與系統應用, 主要探究大型語言模型的原理與當今瓶頸, 並建構上層應用。如以下議題: 1. 大語言模型推理流程探究 2. 網路假新聞與詐騙訊息邏輯理解與偵測 3. LLM-based 跨領域代理人研究, 如法律, 醫學, 旅遊等 4. 大語言模型幻覺探究與改進	/
麥偉基	VLSI設計自動化工具研發	指導專題生參加積體電路電腦輔助設計軟體製作競賽（The CAD Contest at ICCAD）	/
王俊堯	參加2026 CAD Contest	如題目。	/
徐正炘	Multi-Modal Intelligence for Real-Time Vision Assistance and Immersive Streaming	方向一：結合第一人稱視角與多模態大型語言模型之視障者即時導覽系統簡介：本專題開發一套整合即時影像辨識與語音提示的穿戴式智慧系統，協助視覺障礙者獲取環境資訊並進行安全導覽。系統透過第一人稱視角攝影鏡頭擷取影像，並結合多模態大型語言模型（Multi-modal LLM）進行情境理解與語意生成，最終以語音形式回饋給使用者。工作項目： * 開發即時影像擷取與物件辨識模組（如 YOLOv8） * 串接多模態 LLM（如 GPT-4V 或 LLaVA）進行語意分析與回應生成 * 建立語音提示模組，轉換文字輸出為語音播報（TTS） * 設計簡易互動機制，讓使用者能主動發問或請求協助 * 系統整合與邊緣裝置部署（Android、Jetson Nano 或 Raspberry Pi）挑戰： * 多模態模型處理延遲過高，需優化回應速度 * 第一人稱影像資訊可能不完整，須依賴 LLM 做語意補全 * LLM 模型需與影像資訊精準對應，避免語意偏差 * 系統需符合視障者操作習慣與聽覺回饋需求預期成果： * 一套可穿戴之視障者智慧導覽原型系統 * 整合多模態影像與語言處理流程 * 實測數據：辨識準確率、反應時間、使用者滿意度調查 * 成果影片與系統展示 Demo 方向二：基於 Draco 之 3D Gaussian Splatting 模型壓縮與串流效能優化技術研究簡介：本專題針對 3D Gaussian Splatting（3DGS）模型所使用的 Draco 壓縮工具進行效能優化，提升其在即時串流應用中的整體表現。透過加速壓縮與解壓縮流程，並建構具備自適應品質調整能力的串流平台，實現高畫質、低延遲與高穩定性的 3D 模型即時傳輸與展示。工作項目： * 分析 Draco 對 3DGS 模型壓縮的效能瓶頸（profiling） * 優化壓縮與解壓流程：導入平行化、多執行緒處理與 SIMD 加速 * 探討不同量化與分群策略以改善壓縮比與畫質 * 建置即時串流系統，整合 WebSocket 或 WebRTC 傳輸協定 * 建立瀏覽器端或 Unity-based 之展示介面，支援多平台播放挑戰： * 如何在不明顯犧牲畫質的前提下壓縮時間與解壓效能 * 系統端到端延遲過高需有效控管 * 串流過程需應對不穩定網路環境與裝置算力差異 * 需建立合理的 QoS 模型做自動畫質調整預期成果： * 一套 Draco 優化後之 3DGS 壓縮與即時串流系統 * 效能提升報告（壓縮比、解壓速度、串流延遲） * 支援即時互動與多終端播放之展示平台 * 成果影片與系統展示 Demo	/
王炳豐	題目: 程式設計與演算法訓練	資格: 願意花時間增強程式與解決問題能力, 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, 透過討論讓同學有能力解決每一個世界賽中的難題, 學會寫出聰明漂亮的程式 3. 訓練的重點在於演算法的設計, 證明, 與分析; 不是單純的實作訓練聯絡: 請送 email 和我聯絡 bfwang@cs.nthu.edu.tw	/
沈之涯	1. recommendation systems (with LLM) 2. attakcs on LLM/RAG/KG-RAG 3. LLM/Deep Neural Network watermarking 4. Graph algorithms		/
李政崑	RISC V Compilers	please reference me oersonal web page with related publications.	/

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