[公告]110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2022/01/10(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/p/423-1174-3124.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/p/423-1174-3124.php),
print it out and ask your project adviser to sign it. Give the signed form to your class representative no later than January 10, 2022.
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09/13(一)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：2021/10/25)
| 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 |
| 何宗易 | 雲端生物晶片設計生態系統（雲端網頁全端開發） | 描述 UCLA機械系 “CJ” Kim 教授帶領的實驗團隊具有頂尖的EOWD（Electrode-wetting on dielectric）生物晶片製造技術，EOWD晶片廣泛應用在生化試劑實驗中，幫助實驗人員用低成本極低誤差的方式進行精密試劑混合。我們與該實驗團隊協同開發一個雲端EWOD（Electrode-wetting on dielectric）芯片設計生態系統，該系統結合雲端EDA（Electronic Design Automation）運算服務（SaaS）、晶片控制IoT（Internet of Things）系統與用戶設計共享社群，旨在讓用戶從設計晶片到控制晶片，都可以在一個雲端網頁上進行，降低實驗人員設計及控制EWOD芯片的門檻。需要具備基本雲端網頁開發經驗的同學加入，熟悉Git版本控制、前後端框架、Restful API架構與資料庫，會與UCLA的開發團隊遠端合作。 需求 Linux、Git（GitHub, GitLab…）、JavaScript（React.js, vue.js, node.js, .ts…）、SQL（mySQL, PostgreSQL…） |
否(請直接按送出) | / | 收受專題生：1位 請與老師親自洽談 |
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| 吳尚鴻 | AI-powered database、AI-driven APP、UX research | 1.AI-powered database: 資料庫之機器學習模組建置與開發 2.AI-driven APP: 利用機器學習偵測冥想與睡眠品質 3.UX research: UX study on how an app facilitate study section |
是 | 9/24(五) 12:00 | 台達615會議室 | 預計有三大主軸 Machine Learning, App Development 跟 Database management |
| 麥偉基 | electronic design automation | Participle in the CAD contest at the International Conference On Computer Aided Design |
否(請直接按送出) | / | ||
| 孫宏民 | 資訊安全，量化交易 | ◆資訊安全: 目前實驗室的研究資源為App安全檢測和無線網路安全攻防相關，但也歡迎同學對其他有興趣的資安領域來做探討 ◆ 量化交易: 目前主要是以台指期做相關研究，並進行程式交易策略之撰寫 ◆注意事項: 此二領域(尤其資安)需大量相關背景知識，因此實驗室會安排一些課程，建議有興趣的同學先確定能掌握這些知識後再決定是否加入。之後也會要求參與一些資安相關競賽(CTF, 金盾獎等等) |
否(請直接按送出) | / | 對專題題目有興趣者請寄信至 0651010@nkust.edu.tw 主旨請附上: " 孫宏民教授專題" |
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| 李政崑 | AI compiler | TVM Hybrid OP Optimization (Postprocessing and Preprocessing) | 否(請直接按送出) | / | contact: qyyuang@pllab.cs.nthu.edu.tw | |
| 張世杰 | 語音除噪及聲紋辨識 | 使用深度學習來達成語音除噪及聲紋辨識的任務，並運用開發板來實際展示專題成果。 專題內容可跨足類神經網路的優化、類神經網路運算加速、演算法開發， 歡迎對深度學習、語音除噪、聲紋辨識相關領域有興趣的同學加入。 |
是 | 10/7(四)18:00 | teams連結： https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MDI2YWIzOTMtOWFiMy00YWNlLTllMGYtZjZiNGJjNjI5MTRh%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%226c3bc511-43c7-4596-baeb-2335c69c41f1%22%2c%22Oid%22%3a%220ab970a5-28f7-4897-9919-413470e2c0cf%22%7d |
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| 沈之涯 | Federated Learning、Neural Network Watermarking | 本次專題題目主要會以Federated Learning與Neural Network Watermarking為主 | 否(請直接按送出) | / | ||
| 蔡仁松 | 建構雙鏈結區塊鏈 - 全世界最快最安全的區塊鏈 | 本實驗室研發出全世界獨一無二的雙鏈結區塊鏈， 不只能快速處理大量交易，且保有超越的安全性。尋求熱情開發高手參與計畫。 | 否(請直接按送出) | / | ||
| 王俊堯 | 參加2022年教育部主辦之CAD競賽 | 參加2022年教育部主辦之CAD競賽 | 否(請直接按送出) | / | ||
| 徐正炘 | XR cloud gaming platform in advanced networks |
We plan to leverage on the existing off-the-shelf XR games in a user study to quantify the Quality-of-Experience (QoE) of gamers (and observers), and construct QoE models to relate the gaming QoE with networking Quality-of-Service (QoS) metrics, such as bandwidth, delay, and packet loss rate. Driven by the QoE models, we will develop, implement, and evaluate several cross-layer optimization algorithms for key research problems in XR cloud gaming, such as: (i) adaptive game streaming over diverse and dynamic network conditions, (ii) networking/computation resource allocation among multiple gamers, and (iii) massive 6 Degree-of-Freedom (6DoF) observer support using shared virtual cameras and multicast services. |
否(請直接按送出) | / |
資工系辦公室敬啟
CS Office
2021.09.13