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2019/11/22 1081 專題題目公告及志願卡

1081 專題題目:共 11 位老師開課,繳交截止日期:2019/12/11,填寫志願表(如附檔)完畢請上傳至作業繳交系統  https://homework.cs.nccu.edu.tw
專題(1082)-->志願卡
* 請務必與老師約談之後再填寫志願卡 *

 

郭桐惟:

題目一:區塊鏈共識演算法實作
大綱:實作共識演算法於常見的區塊鏈平台
題目二:若同學有自己想做的題目,也可以和我討論題目

廖峻鋒:
有意修習者請先至實驗室(大仁104)找學長姐了解一下方向,
之後若仍有意願加入,請mail至cfliao@nccu.edu.tw約時間面談,這裡需要比較好的程式實作能力,若有Web程式設計(Node.js/JavaScript)經驗會較容易進入狀況。

可能專題方向
◇區塊鏈相關:
物聯網與區塊鏈整合架構.智能合約開發工具實作.剖面導向(Aspect)智能合約的設計與實現.基於區塊鏈的韌體多租戶驗證與佈署架構.區塊鏈結合物聯網應用架構樣式實作驗證.區塊鏈的其它軟體工程議題
◇Web安全機制設計與應用: OAuth、OID Connect、UMA…
◇微服務(Microservice)、Cloud Native與Serverless架構相關系統的設計
◇智慧環境/物聯網系統設計: 零組態服務管理技術設計(Boujour/Zeroconf).
基於CoAP的裝置管理. 基於MQTT-SN設計MQTT-BLE聚合閘道器.
服務導向架構(SOA與RESTful Web Services)在智慧空間的應用.
基於6LowPAN的點對點服務發現機制
◇教學或展演系統發展: 以JavaScript寫作Web程式設計教學整合應用教學應用
◇同學亦可提出其它想做的系統,經老師同意後亦可做為專題方向

注意事項
◇1-2人一組為原則
◇隔週meeting,暑假不休息
◇有升學需求希望寫大專生科技部計畫或發表論文者,請及早告知

過去曾指導同學完成之畢業專題題目請參考此網址:
http://cfliao.net/cht/doku.php?id=stuproject&#%E5%B0%88%E9%A1%8C%E6%96%B9%E5%90%91


張宏慶:
1. 利用深度學習優化物聯網智慧家庭頻寬分配
2. 利用區塊鍊確保車載網路訊息交換之安全
3. 利用人工智慧、區塊鍊技術於5G行動網路的應用


李蔡彥
( 智慧型媒體實驗室, Intelligent Media Lab )
1、 研究方向:以電腦動畫及人工智慧技術設計創新的智慧型媒體應用
2、 資訊專題的可能主題:
1. 3D動畫(3D animation):數位演員自主運動、虛擬人群模擬、及傳統偶戲動畫等

2. 互動敘事 (Interactive Storytelling):虛擬實境、多媒體互動敘事系統、多元結局遊戲
、智慧型攝影機、虛擬攝影棚等。
3. 機器人運動規劃(Robot Motion Planning):空拍機(drone)的運動與攝影規劃。
4. 虛擬實境技術與應用:防暈眩技術、無限行走技術、心理實驗平台等。
5. 資訊視覺化 (Information Visualization):動態社會網絡及大數據資料的視覺化。
6. 社群媒體分析(Social Media Analysis):開發文本分析與視覺化工具,瞭解社群媒體
在社會事件中所扮演的角色。
7. 資料敘事 (Data Narratives):透過新媒體文本分析,輔助一般敘事者在特定領域產
出好的故事。
8. 悅趣式學習(Serious games):嚴肅遊戲設計與使用歷程研究。
9. 代理人模擬 (Agent-based Simulation):以代理人為基礎的模擬及其應用。
3、 上課方式:
1. 一般授課 (約四次)
2. 實驗室聚會(每週一次)
3. 文獻研讀
4. 軟體設計
4、 選修注意事項:
1. 專題可以個人或群組方式進行,但每個人在實做上均有明確之題目。
2. 原則上不需先修科目,但建議修課同學對系統實做需有興趣。
3. 如有興趣請與我安排面談的時間。
5、 實驗室網站: http://imlab.cs.nccu.edu.tw
6、 備註:
如有任何疑問,歡迎向我( li@nccu.edu.tw , http://www3.nccu.edu.tw/~li )或imlab的
學長姐(請參考上列網址)提出。安排與我面談時,請準備非正式的成績單。


劉昭麟:
實驗室:machine intelligence group
網址:https://www.cs.nccu.edu.tw/~mig/cmig.html
方向:結合人工智慧各項技術(語文分析、計算語言學、機器學習、深度學習等)於法律與商管領域之資料分析與決策應用
實際工作內容:約談

沈錳坤:
參考專題方向
. 多媒體電腦音樂+大數據+深度學習,例如:電腦自動作詞、影片配樂推薦、自動編曲、流行音樂歌詞探勘
. 社群網路+大數據+深度學習,例如:社群媒體上的引爆話題預測、網軍探勘、假新聞偵測、輿論擴散預測
. 線上遊戲+大數據+深度學習,例如:遊戲玩家行為探勘、勝負預測、隊友推薦
. 食譜+大數據+深度學習,例如:料理風格探勘、創新食譜生成、菜單推薦、跨國料理探勘
. 心理學+大數據+深度學習,例如:社群媒體之人格特質探勘、星座風格探勘與預測、文章風格與人格特質關聯分析
. 物聯網+大數據+深度學習,例如:空氣感測網路的空氣品質分析與預測、空汙擴散模擬、感測網路異常探勘<
. 旅行+大數據+深度學習,例如:景點自動推薦、行程自動規劃系統
. 同學自己想研究的題目或實驗室學長姐以前做過的題目(請參考http://www.cs.nccu.edu.tw/~mkshan/)。
*歡迎同學email: mkshan@nccu.edu.tw與我約時間討論。

張家銘:
實驗室:生物資料科學實驗室 (Bioinformatic Data Science Lab) @ 403
研究方向:如何應用資訊方法來處理生物資料?
MS2CNN: 架設MS/MS質譜儀預測伺服器
GODoc: 架設蛋白質功能預測預測伺服器
TADL: 利用深度學習預測拓撲結構域
如果你/妳是柯南(擅長資料分析)、阿宅(喜歡寫程式)、傑森包恩(我都自己搞定)
歡迎 email 約時間,詳細資料請見 changlabtw.com
也歡迎路過走過但不要錯過,跟實驗室學長姐聊聊

紀明德:
1. 無人機飛行虛擬模擬器:設計開發在虛擬環境中進行無人機模擬飛行的工具
2. 社群網路資訊視覺化:將社群網路中的互動行為匯整成易讀的互動式圖表
3. 樂高相關:樂高積木組裝的分析與數位設計工具
4. 積木風格建模軟體開發
5. 與電腦圖學及互動技術相關論文實作

有意願的同學請約時間面談討論

蔡子傑:
1. 穿戴IoT的創新應用研發:可能的方向有:與pepper人型機器人,開發整合的互
動藝術或家庭照護or陪伴聊天互動應用;
IoT(車聯網)智慧城市交通事件的判斷與訊息散播

2. Fintech或資料管理的相關應用,利用Kademlia演算法設計P2P的相關應用或平台


彭彥璁
1. Automatic stock trading system

Time series forecasting based past and present information is useful in various industrial and financial applications. In the project, we are aiming to propose an automatic stock/futures trading system based on statistical analysis and learning.
2. Image enhancement and restoration for computer vision

In recent years, deep-learning models have been widely used in various computer vision applications. These learning-based models are usually trained on images assumed to have adequate quality for satisfactory performance. However, these images may be degraded by factors such as noise, poor lighting conditions, low contrast, color distortion, etc. This project is targeting at developing efficient and effective image enhancement and restoration methods for computer vision applications mainly based on deep neural networks.


廖文宏
1. 老照片人臉標註與辨識輔助 App 開發
Face Annotation and Recognition App for Archive Photos
Keywords: face detection, face recognition, mobile platform
2. 無人機智慧感測系統
Intelligent Perception Module for Drones
Keywords: computer vision, deep learning, object detection, and tracking, sensor fusion
3. 從影像序列重建3D結構
3D Reconstruction from Image Sequences
Keywords: structure from motion, SLAM
http://www.regard3d.org/index.php
https://github.com/openMVG/awesome_3DReconstruction_list
4. 深度學習應用 Applications of Deep Learning
Keywords: deep learning, lifelong learning, adversarial attack and defense in object detection

 

蔡銘峰
實驗室名稱:計算語言學與資訊處理實驗室 (Computational Linguistics and Information Processing Lab)

地點:大仁樓四樓 402 實驗室

研究重點︰
1. 推薦系統(Recommender Systems)
2. 文字分析(Text Analytics)

人力需求:
1. 對於大數據分析(Big Data Analytics)和資料視覺化(Data Visualization)有興趣的同學
2. 具備程式開發能力(熟悉 Python 以及網頁前、後端開發者為優先)
3. 具備主動自我學習能力

有意願的同學請 Email 與蔡銘峰老師約面談時間