關於 講師大量使用投影片是為了 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

非常抱歉這麼晚才整理出來

目前已經匯整的介紹投影片都已經在
https://council.csie.org/files/labintro2011/
底下，若有新的投影片會隨時更新。

另外由於這次採用1080P的高畫質攝影，
系學會空間無法負荷該容量
目前檔案在linux7下的/tmp2/b97115/STREAM中
，請需要者自行取用。


PS.
此外，我個人在三天的說明會中有簡單地做一些筆記
在此提供出來，希望能給大家有個參考。

第一天

==

郭大維 老師：
主題為嵌入式系統
現今嵌入式系統相關產業越來越興盛，老師的主題跟其非常相關
智慧型手機與雲端手持裝置相關技術
十年內一個裝置可能同時擁有數百個CPU
第二部分為快閃記憶體儲存系統，相關產業大概有幾千億台幣的規模，且還在繼續成長
這部分台灣很強，像是SD Card、SSD等，加上光儲存設備大概會是未來主要的儲存設備
另一部分為雲端Server，裡頭有許多設計的題目在裡面
主題總結：手持裝置嵌入式系統、儲存系統

林守德 老師：
MSLAB，機器發明與社群網路探勘實驗室
方向一：感測網路資料分析(INTEL-NTU LAB PROJECT)
未來的網路是物聯網，由很多裝置互相聯結，
希望在這個架構下有創新的研究，如自動傳輸、自我組織、省電等
Case: Landslide prediction(SensorNetwork)，偵測自然災害等
方向二：社群網路分析
今年的題目有MapReduce（雲端）上社群網路的分析、plurk的社群摘要、
社群傳播理論、社群與投票、有趣的網路架構建構、人群模擬系統等
方向三：資料探勘與機器發明
會參加KDDCUP
方向四：人工智慧與搜尋引擎
ML在法律上的應用，電腦自動判決、法官腦中的判決標準
Mindset：搭一座結合理論與實務的橋梁
對大量資料做智慧型分析與處理，不討厭理論/數學，但是不想做純理論/數學
每學期會要求修一門鄉貫的課，是學生情況可以單獨做題目也可以與研究生同組學習
一道兩周meeting一次，暑假會有每周半天的tutorial
主題總結：感測網路、社群網路、機器學習、搜尋引擎

林智仁 老師：
主題為ML，classification方法與Optimization
ML跟資料探勘有關
what is ML:
　　Classification為資料一開始就有類別了，從已知的資料學習新的model
　　Clustering則是沒有預先的類別
ML的軟體設計、data mining的application，處理大量的data
Internet application：DATA比memory capacity還要大
希望學生能深入研究，不需要很深的數學，但要有能力學
主題總結：機器學習


薛智文老師：
NEWS實驗室
Virtualization，VM，打破OS的界線
以Google Android手機系統與虛擬化技術為基礎，建構一個虛擬行動裝置平台，搭配相關
應用。
希望在手機、PC、平板、Server端上面Virtualize，跑多個OS，做很多事情
藉由一個管OS的OS（Domain）打破OS的界限
Task Migration Application，Virtualize之類OS之間的task可以互相溝通，這部分又比
OS跑來跑去來的困難
Xen Cloud Platform，上層的開發
Project Ideas form GSoC，Xen上面的project ideas，可以參考題目，accept之後就有
500USD噢
至少會有regular meeting跟discussion，靠大家自動自發！
主題總結：Virtualize、Xen Cloud Platform開發

洪士灝老師：
Performance Applications Security LAB(PAS LAB)
Make Computers Better，improve computers，softwrare & hardware
Deep, Fundamental, Practical, Useful的approaches
目標為訓練學生思考與smark work的能力，用聰明的方法解決問題
有很多project以及與許多公司合作
學習軟硬體的整合，performace tool幫助偵測performance problems
optimize Multicore&GPU、Cloud computing等applications
主題總結：PAS相關、performance tool開發、嵌入式系統、Android and cloud
computing


徐宏民 老師：
通訊與多媒體實驗室
MiRA(Multimedia Index, Retrieval, Analysis in Communication and Multimedia
Lab)
照片、影片量逐漸增加（ultra-large-scale collections），多了許多Opportunities與
Challenges
嘗試分析、偵測多媒體的內容（what where who...etc）
Searching/Mining 大量的多媒體
Research Theme = Mobile+Cloud+Photo/Video
mobile devices, distributed computation and storage, million scale
data
內容滿多的，詳細內容要看網站
主題總結：多媒體的Index, Retrieval, Analysis


張瑞峰 老師：
電腦輔助診斷系統CAD
專題題目：磁波定位超音波掃描系統、Microsoft Kinect超音波掃描系統
與資拓宏宇合作、高階影像醫材
學界科專計畫，經濟部正積極發展高階醫材
邁向頂尖大學計畫：臨床醫學影像診斷、超音波
磁波定位：
瞬間影像診斷，品質管制，行車紀錄器+GPS
GPS掃描軌跡紀錄以及漏掃警示（超音波一問題為漏掃）
高解析超音波錄影，Microsoft Kinect的Depth Image可以知道每一點的距離
預期效益：國內急需CAD人才
也可以報考生醫電子所
主題總結：生醫相關

朱浩華 老師：
普及運算實驗室(ubicomp lab)
ubiquitious computing => 無所不在
project與日常生活相關
曾做過的project：
playful tray智慧型餐盤=>讓吃飯更有趣
playful bottle智慧型水杯=>提醒喝水，water level detection
pipeProbe=>偵測水管的布線、漏水等
學生出路極廣
希望Lab學生有很高的熱情與動力
希望建立與test系統感興趣
希望有中等以上的英文程度與GPA
主題總結：普及運算


劉長遠 老師：
神經網路與腦理論實驗室(Neural networks and Brain theory Lab)
課程：Neural Network、Brain Theory、Advanced Neural Network
對人腦的研究超過25年
心智演化史，人類從新石器時代開始有語言貨幣音樂等=>人類的心智發展到極致
EX:想出貨幣=>人的想像的突破
可否對人類心智的思維model出一些原理
研究主題有工藝、科學兩方面，很大一部分在科學上
主題總結：神經網路、腦理論


廖世偉 老師：
嵌入式與網路計算實驗室(Embedded and Web Computing Lab,WCLab)
老師以前做compiler相關研究，也在google做過研究
實驗室研究利用compiler的技術，加速mobile device的graphics, computation
且同時達到protability與速度
研究compiler的原因為cloud computing非常需要有系統地解決很多問題
LLVM(Low Level Virtual Machine)、Clang
因為compiler是將程式碼轉成中間的組與再做最佳化
另一方面，Android上，利用PixelFlinger軟體模擬GPU
實驗室發展的RenderScript，在Android 3.0 SDK首度被引用，
可應用於重力模擬Render等
為了protability都是用just in time compilation，
但just-in-time會花很多launch time，reduce其也是研究主題之一。
主題總結：compiler相關應用

楊佳玲 老師：
嵌入式計算實驗室(Embedded and Computing Lab)
研究方向：軟硬體之間的layer，the bridge connecting hardware and software
圍繞在moblie cloud computing的performance/power
Storage Architecture for Data-Centric Computing
3D IC設計，可以提供大量的bandwidth、Nonvolattle storage技術，flash memory等
GPU Virtualization、Performance/Power Optimization of Mobile Devices
專題生題目：較偏向實做
Analyze the interactions between Hadoop and SSD storage though
prototyping/simulation
Performance Characterization of Android RenderScript on intergrated CPU/GPU
platform
Cloud-based gaming
若想參與research team也可以加入
主題總結：軟硬體的bridge


鄭卜壬 老師：
Information Retrieval(IR Lab)
幫助人Search，Web Mining & Information Retrieval
UserSpace以及QuerySpace去Search Document Space、Author Space、
在裡面找有用的有用的資訊（Mining）
AuthorSpace會形成社群網路......等許多可以研究的主題
Machine Learning,application,Library&Infor Science,
Cloud Computing,Natural Language processing....
Searching要做得好，Mining也要好
用Mining去improve Search的performance
EX:Query Understanding, User Behavior Analysis, Context-aware Search,
Intelligent Multimedia Search, Product/Ad search,
Web/Social Media Mining,Query Spam Mining
Term clustering Technology：分類大量的Query
Difficult Query Senses：difficulty of generating popula,提高search quality
== >越是了解User，Search的Quality就越高
Lab活動：Award,Intern,Project,Graduates
不需要任何特別的background
研究主題：Information Retrieval


周承復 老師：
通訊與多媒體實驗室
研究主題為網路相關
Application：Streaming、Multimedia Application（music,video searching,
sharing recommendation）、cloud computing
網路上的分散式platform，VANET,DTN等
Human, Application, Network間的relationship
為什麼要選網路：
1. 容易入門，只需要基本的background
2. 很多新的技術興起(WiFi, WiMAX...)
3. 很多有趣的應用
無論是純理論、理論with實務、跨領域、系統實做方面都有，也可以學到很多相關的知識
也有很多大型的產學合作
專題生會與Phd學長Team Work
希望專題生有高度的興趣，不怕數學以及程式實做
主題總結：網路相關


第二天

==


陳信希 老師：
自然語言實驗室(301)
自然語言處理
程式語言是以一個formal的形式呈現
自然語言另一種講法為human language，從人工智慧開始研究時有的稱呼
透過不同的方式輸入資料，要如何從這些資料中取得Collective Intelligence
Text Mining(文件探勘)，要從裡面找出有用的資訊
Classification=>透過一些既定的類別分類，比較容易找出資料
Clustering=>把一堆資料分群(我們不知道類別)
Extraction=>更進一步萃取出資料
自然語言=>研究文件探勘的技術
在網路上把龐大的User Log取得後分析是其中一種方法
EX:microblogs，從plurk中取得有用的資訊
EX: Trend Detection, Machine Translation, Ad and Search,
Question Answering,Summarization(在龐大的資料中找到需要的東西)...
主題總結：自然語言處理、Text Mining相關

洪一平 老師：
Image and Vision Lab(IV Lab)
人與電腦的互動方式是很熱門的研究議題
EX: 魔幻水晶球、指觸顯微桌（背投影+多點觸控+雙解析度）
Map Touring(用實體的物品做導覽)
桌面上的互動Application，虛擬導覽...等
生理訊號的互動，EX會呼吸的毛公鼎
整合呼吸智慧衣與壓力感測鞋的研究應用
結合感測器與雲端與社群機制的應用
醫療方面也有合作，EX：乳癌防治基金會的術後復建系統
另一方面為視訊監控，EX：透過廣角與窄角的監控系統，遠近都可以很清楚
希望同學有動機有興趣，如果希望出國或寫論文更好
主題總結：互動多媒體、多媒體與生醫相關、視訊安全監控


吳家麟 老師：
CMLab
Undergraduate=>基礎核心課程循序漸進=>hw,exam,project=>課程大綱、進度
Graduate=>分領域
=>Meeting,Presentation,Project,Documentation=>Papers,Thesis/Dissertation
專題課程：大學與研究所求學方式的介接、增加單一領域的認知深度、增加與指導教授的
互動
多媒體資料壓縮技術
視訊壓縮
1. Multi-Core CPU+GPU
2. Cloud Computing based approach
3. New Challenges => Scalable video codec, distributed video coding,
H\
.265
其他媒體的壓縮
Video Coding in Cloud Computing=>大量運算於Server端
=>Distributed video coding=>研究讓device迅速有效的decode
Scalable Coding=>device的screen size、bit rate不一樣，格式都需改變
= =>Scalable Codeing，只有一個bit stream，但把lower的data放前面，decode時依據
能
力解出
數位內容分析與組織(with Social Network Analysis)
EX: 分析一場球賽，每一刻發生的事情，預測未來的事件
EX: Semantic Analysis in Hospital Videos
把事件結構性的視訊、照片做有效的整理
Tiling Slideshow
多媒體安全：智財權保護技術Digital Watermark
==>隱藏式通訊Data Hiding, Digital Forensics,
Privacy preserbing Information Processing(Encrypted domain Information
Processing)
==>雲端必須對於加密過的資料進行運算！
主題總結：多媒體壓縮、數位內容分析與組織、多媒體安全

王傑智 老師：
機器人知覺與學習實驗室
Robot Perception=>Scene Understanding, Human(User) Understanging
Robot Learning=>Machine Learning for perception, Imitation Learning
for
Robot Action
Projects
Personal Robot
RoboCup
Connected Cars(Intel-NTU Lab)
Personal Robot
調整機器人產生的誤差整理成有用的資訊
在動態的環境下同時偵測動態與靜態的資訊
用Kinect可以做很多Robot應用
RoboCup=>multi-robot的應用
Connected Cars=>每台車都有通訊連結
Driver(User) Monitoring
主題總結：機器人、Connected Cars

林　風 教授：
Mobile Communications Networking Lab
研究方向：
Radio Resource Management
Mobility Management
Secure Mobile Application Platforms
行動通訊網路大致上可以分成核心網路以及基地台與無線擷取部分
Mobility Database負責記錄user的位置
經由application center以及Mobility database把資料傳給user
Power Saving Mechanisms for Wireless Sensor Network，
兼具省電以及real-time的資料
Media Server的運作、Multimedia的transmission
Security in Wireless Network、User的可信度分析、Social Network應用
Mobility Management，基地台之間整合問題、第四代行動通訊網路整合
對專題的要求以學生的想法為主，depend on對專題的付出
主題總結：行動通訊網路

傅楸善老師：
　　領域：電腦視覺，數位影像處理，數位相機
　　研究計畫：
Color Interpolation(Bayer Pattern)=>色彩內差，影像失真還原
Auto Exposure(Shuter Speed, Aperture Diameter, Gain)=>自動曝光
Auto Focus(High Frequency Component,RangingSensor)=>自動聚焦
Auto White Balance(Incandescent Light, Fluorescent Light)=>
自動白平衡，蠟燭光與藍
\
光等調整
Color Calibration=>色彩校正
Color Manaement=>色彩管理
Defect Inspection(Automatic Optical Inspection)=>瑕疵偵測，
鐵軌螺絲掉落等偵測
Multi-Touch Panel with/with out Camera
　　與多家企業合作各種project
　　希望學生有興趣、主動、耐打耐操、經得起工業界的考驗
主題總結：電腦視覺，數位影像處理，數位相機



第三天

==


熊飛羆 老師：
Service & ICT additional-value
健康資訊電子病歷，結合雲端創造新的Service
Service Innovoation
From Patient to prevention
From B-2-C to B-2-B
Allied & Integrated services
data mining 的應用，嬰兒用品&啤酒 -> 一般人生了什麼病之後，還會生什麼病
有了很多病歷的資訊，就可以做資料探勘
主題總結：雲端Service、資料探勘


呂學一 老師：
歡迎大學部的精英來挑戰。列出大學部的同學做的專題。
如果大學部的學生有一點點的研究成果，是非常有幫助，
有一些區別的就是專題有沒有研究成果的發表。
以下是學長們的論文
Computing the Girth of a Planar Graph in Linear Time
~/hil/wput/girth.pdf
~/hil/wput/homing.pdf
主題總結：演算法

高成炎 老師：
基因表現、序列資訊、疾病資訊，讓研究人員進入這個平台可以很了解這些資訊
網路生物學：從網路的角度分析基因和蛋白質和蛋白質之間的交戶作用
過去透過觀察和小測驗，來判斷精神病是十分不正確的
如果透過比較客觀的方式，譬入透過基因的表現，對於精神病的診斷會很有幫助
也有伯搬學生是精神科醫生，如果要做依些臨床研究的話也有管到
也歡迎對網路拓僕學、資料庫架設有興趣的同學，沒學過也沒關係
植物、真菌與微生物網路生物學與基因表現研究
網路生物學、蛋白質交戶作用預測、量化分析、資料整合平台架設
第二代定序資料
Sequence assembly=把短序列基因片段重組、BLAST and annotaiton=序列比對\
辨識
序列量化分析(類microarray)
健康食譜設計、食材選擇與採購網路平台架設
整合健康食譜、生產履歷、線上市集
自動化水耕蔬菜系統
溫度控制、灑水、LED補光
主題總結：生物資訊


曾宇鳳 老師
老師跟藥廠研究過很久，把這些技術帶回台灣
Computer-aided Molecular Design and metabolomics
希望能夠Computing for Real life Bio-medical Applications
是一個挑戰性很大的主題！
實驗室幫助台灣跟美國做了很多題目，對台灣的生計發展很有貢獻
設計分子結構=>開發藥物=>化學資訊學、生物資訊
現今可以直接解析圖譜
藥物製成、奈米碳管......
有與工研院化工所合作，研究材質開發
代謝體偵測：處理聲波音波...
幫助台大醫院幾乎每一科建立一個pipeline，應用生物網路技術的分析等等技術
主題總結：生物資訊、化學資訊、生物計算


逄愛君 老師：
NEWS Lab
嵌入式系統與無線網路實驗室
老師的研究與無線網路比較有相關，但與嵌入式系統研究方面也有一些合作
當連線變成無線的時候，
aplication:Location-base service=>位置變成很重要的因素
transport:new congestion control=>需要有新的機制
network:mobility management
link:radio resource management, power management=>有效率的管理資源
physical:bits "on the radio"
在IP上的多媒體、行動通訊、Home Networking、Sensor Networking
Research Topic：
Large-scale wireless sensor network deployment
Layer-encoded multiedia multicasting over 4G networks
Location privacy/location disclosure
Game theoretic analysis for spectrum/resource sharing
主題總結：無線網路

劉邦鋒 老師：
雲端計算實驗室
雲端作業系統：如何分配resource，讓消耗的能量與時間最少(排成)
虛擬計算機動態配置：動態配置計算資源，達到高效能低耗能高彈性的資源運用
自動服務水準校調：大量網路需求湧入的時候，雲端OS必須快速增加相關資源
，以保持服務水準
相反只有少量需求的時候必須降低資源以節省成本
虛擬計算機影像檔管理
手機與雲端計算的聯結（跟聯發科合作的研究計畫）
雲端計算與傳統資料庫結合
MapReduce優化
虛擬計算機技術比較：針對雲端計算系統的需求，使用適合的技術
資料探勘在雲端計算的優化：目前雲端計算可應用的計算模式不能
有效地實做各式各樣的資料探勘演算法，將現有的資料探勘技術加以實做並優化。
需要專長：
演算法：設計系統元件有效率的工作方式
系統知識：了解系統運作原理(UNIX)
實做能力：模擬新設計的系統元件工作效率
觀察系統->發現問題->提出演算法->實做->驗證效能
主題總結：雲端應用

李明穗 老師：
IVLAB(IMAGE & VISION) LAB
比較偏VIDEO PROCESSING
Research Topics:
Image/Video Mosaicking=>組合許多image/video
Super Resolution=>將低解析度的圖片還原成高解析度
Data Embedding against Geometrical Attacks=>
保護資料不被攻擊，在圖片藏入資料
De-Hazing=>回復影像的quality
High-Dynamic-Range Image：讓照片中亮暗的地方都清楚
Bio-Medical Image Processing：對於醫學圖片的解讀解析
Under Water Imaging
Reflection：拍攝反射的物體
i-m-Top and MCBall
i-Space：架設攝影機(Camera Network)，保護房子內的人
Baby Face Detection and Expression Recognition
2D to 3D
Image/Video Processing還有更多有趣的主題。
主題總結：影像處理

傅立成 老師：
智慧型機器人及自動化實驗室
研究主軸為人機共生的智慧居住空間
智慧型載具、機器人設計控制...等
電腦視覺、演化式計算、機器人、智慧型家庭、虛擬實境
人體姿態動態分析：前景偵測，人體姿態估算
演算式計算應用：基於生物學的角度（基因演算法），找出設定最佳化問題的
目標
實際應用：半導體生產排程、資料探勘..等
虛擬實境：利用虛擬角色提供逼真的環境=>
人工智慧、使用者動作辨識、角色動畫系統
機器人研究群；同步定位、行人追蹤、智慧型導航、
機器人視覺技術、機器人應用服務
智慧家庭：
智慧居家服務盒，整合各協定的訊息導向軟體架構(核心技術)
行為辨識，透過感測器與無線網路節點蒐集data，利用機器學習理論推論
使用者目前行為
使用者偏好分析
主題總結：電腦視覺、演化式計算、機器人、智慧型家庭、虛擬實境

莊永裕 老師：
Rendering（將與太極影音公司合作）
Ex: Hair Rendering、Lighting editing、Scene editing
Stereoscopic media processing
Ex: Steresoscopic media editing、Stereoscopic display
adaptation
Computational photography:用計算的方式突破相機的界限
Ex: Video stabilization、Tonal stabilization、Rolling
shutter.\
.....
Topic:
自己有興趣的，也可以跟碩博班學生合作，也可以老師assign
主題總結：Graphics(Rendering inparticular)、Stereoscopic media
process\
ing、
Computational photography

陳彥仰 老師：
Mobile, Social, & HCI Research Lab
Make sth. people want
如何解決人類的問題
全世界大概只有10多億人有電腦，但手機門號就有50億個
產業正快速的產業，平板與介面會取代傳統的媒介
UI + Device Usage Evolution
由於multi-touch也改變了使用者的使用習慣
EX:增廣實境的技術、花博Android App、電信應用大賽、FLORA
讓面板上偵測實體的物件
主要Focus在iOS與Android
主要分為計畫申請國外研究所及愛寫程式/hackers兩個track
能力比成績重要，暑假開始訓練
希望想改變世界的學生
主題總結：Mobile, UI, Social

蘇雅韻 老師：
雲端：
雲端運算很是把一個IT的service用一個新的方式提供=>
造成很多新的挑戰與新的model
使用者開始看不到自己的電腦在哪裡，也不用擔心架構出問題的話要自己解決
但使用者會不知道當發生問題時，是雲端出問題還是自己出問題
Project:How to choose a cloud provider?
Understand application properties
Match application requirements to providers
建立一些tool去match mark雲端服務者
Project:How to Debug problem
User desire good system performance <==> Provider desire profit
使用者跟提供者想要達到的目的不同
提供者想要達到經濟效益，在VM下把所有application載入，以一樣的硬
體資源達到月大量的效果
使用者則希望有好的performance==>開發給使用者與提供者的
\
好的管理工具
Mobile computing：
Project:Collaborative mobile application
Project:Performance debugging for smart phones、
using smart phone as personal safety device、Bike
trac\
king
Wireless sensor network......


林軒田 老師：
Machine Learning
Computaional learning => train(teach) the computers as students
==>讓電腦學會有趣的事情，解決一些實用的問題
How to teach:
ask key questions to help learning
traditional machine learing: like duck-feeding
active learning: encourage computers to ask questions
decode our neural intentions：觀測神經訊號解決問題
實驗室主要由學生決定方向，做研究的目的就是要了解原來不了解的事物
也會參加KDDCup比賽，2010first place，是很好接觸現實生活data的經驗
缺點：高風險，比較free style，相關的規劃比較少，但自由度較高
Serious research、free style，做自己有興趣的事情，要自己負責任
優點：
learning在每個角度都很有趣！
成員互相的支援很好，在數學的活用有很多不同的觀點
Lab有很多空位(都在217)XD，老師open minded對idea很有幫助，
老師像朋友一樣，friendly-like的實驗室
非常free，可以做自己想做的事情
增進英文能力
主題總結：機器學習

李琳山 老師：
語音實驗室
EX:從新聞影片中，摘要出重點，自動產生標題, 分類
根據關鍵詞我們就知道新聞在講甚麼，藉以分類
根據內容也可建立主題樹，方便檢索
有很多產業都需要語音技術
語音訊號處理專題：
語音處理=>讀入訊號，加以處理
語言知識=>字典、文法
數位內容分析：協助影音多媒體資訊瀏覽
使用者介面：補鍵盤與滑鼠的不足
影音多媒體很吸引人，可能不帶文字，但有語音旁白
行動裝置很方便，但語音還是最方便的
實驗室會提供基礎程式、軟體工具以及語音資料庫
一個學期為一單位，兩人一組共同工作，未來應用必將硬體上，但專題都以
數學模型+軟體程式，使用PC與工作站
第一階段為建構一套大字彙的語音辨識系統，第二階段再選一個挑戰性的題
目深入研究，每一階端都有一個研究生助教指導
學期中每周語老師meeting一次，修過DSP的同學完成第一階段的工作之後，
可自行找方向，不受限制。
第一階段詳細內容為辨識電視新聞，使用HTK及SRILM完整的軟體工具，提供
大量語料訓練模型
語音實驗室也會參加很多國際活動
前瞻語音獎學金，產業界對語音的人才殷殷期盼
有興趣要在7/18前兩人一組寄信給老師。
如果沒修DSP的人，下學期要選DSP
主題總結：語音處理

蔡欣穆 老師：
行動與車輛網路實驗室(R424)
目前跟Intel Lab, GM, CMU有合作計畫
實驗室是很開放式的空間
除了透過感官與sensor知道附近的資訊，也可以通過通訊的方式增廣資訊的廣度
安全相關=>透過通訊技術增加安全性
能源相關=>與號誌通訊，讓路徑最佳化
資訊娛樂相關
目前實驗室focus在讓機車變得更安全
機車佔70%是相當值得解決的課題
在台灣我們想把機車加進去，在國外不會在意機車
去拿一些真實在路上的車子
主題總結：車輛網路通訊、無線通訊

許永真 老師：
Lab#336
Multi-Agent computing
Programs are brittle because they are lacking in common sense.
crowdsourcing common sense
Challenge:要如何獲得穩定且好的資料？
=>設計一些遊戲讓使用者使用，途中得到data
EX:ptt寵物常識問答=>跟MIT密切合作
Semantic Relationship
也可以利用Machine Learning驗證資訊
Irrelevant appliance recognition=>sensing the building
Deployed sensors
未來的世界裡面有一堆sensor跟controller
大學部專題：
利用Android open accessery SDK
Potential topic for
GWAP(game with purpose) on social networks like FB
GWAP App on mobile devices
Interactive GWAP for healthy living
Senior Project Life cycle(12 months)
Initial idea=>Literature survey=>
Design=>Implementation=>Testing=>
Demo/Contest=>Publication(papers or open source codes)
主動做高品質的work，基本的programming skill，
習慣溝通與分享ideas，不害怕思考跟想像，
Ready to have some serious fun!
主題總結：AI、Multi-agent computing、ML

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