[情报] 清大通讯所/电机所系统组 林泽实验室

楼主: a1091103 (kai_wei)   2018-11-05 16:38:53
大家好,我是林泽教授实验室FinLab的研究生,想要介绍一下我们研究室,如果对我们实
验室有兴趣,欢迎站内信
简介:
目前我们实验室主要分为两个大类“通讯组”及“资料探勘组”
通讯组:
通讯组的研究着重于第五代行动通讯(5th generation communication, 5G)相关技术的发
展,包含探讨波束成型和能源效率(energy efficiency)以及一些猎能设计(energy
harvesting)之间的关系,对于异质网络(heterogeneous network)也有研究。最近我们开
始针对可见光通讯(visible light communication, VLC)相关的议题做了一些探讨,希望
能改善目前技术上的一些缺陷。
资料探勘组:
资料探勘组以下又细分为两个类别“系统生物”与“Fintech”
(1)系统生物组
面对大量的资料,我们可以透过深度学习的方法,来找出其中每个单元之间隐藏的关系,
我们试着借由整合系统生物学的相关知识与技巧,可以给予原本是一个黑盒子的类神经网
路(neural network)一些生物上的意义,这样一来不仅我们可以用更直观的角度来解释某
些现象,也让我们可以引入一些生物的既有知识。我们的研究成果显示,在引入生物的知
识之后,我们能够更准确地掌握一些疾病复发的关键基因,并且经由支援向量机
(support vector machine)和深度类神经网络(deep neural network, DNN)的验证,我们
可以大幅地提升预测疾病复发的准确度。
目前的计画主要有两个,分别是“引入 bimodal deep neural network 等分类模型,用
以预测癌症患者的存活”及“使用深度学习方法预测蛋白质位移量”
(2)FinTech
我们可以将金融业务整合一些新颖的技术,能够对于大量的资料做更有效的运用。举例来
说,对于银行等金融企业而言,借由分析大量并且多样化的客户资料,我们可以得到关于
行销的一些资讯,若可以进一步整合各部门的行销资讯,则我们可以适时地对该客户提出
适当的行销计画。这部分我们可以借由类神经网络的引入来整合不同特性且大量的资料。
目前有跟私人企业有“推荐系统”之相关的计画
基本上实验室有16个人,其中有三位博班生,硕一最主要的事情是尽量修完硕班所需要的
学分,并开始参加group meeting,进而找到自己有兴趣的论文题目,老师也会给予一个
大方向,再和老师讨论并且自己思考过后,从中再做决定。实验室的气氛蛮融洽的,常常
会一起打打球,约出来吃饭之类的。
11/9(五)下午 2:30-4:30对于实验室有兴趣的同学可以敲台达馆825办公室的门,找老师
直接聊聊喔! 或者也可以直接到资电馆620敲敲实验室的门,我们也随时欢迎喔。

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