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- 在教授指導下進行統計大數據分析的專題研究
- 可選擇研究主題: 實驗設計和分析, 網絡結構和資料分析, 最佳化方法應用, 大數據分析, 深度學習方法和應用, 分子優化, 等等.
- 撰寫和發表研究論文, 編寫程式和電腦模擬, 參加國際會議.
- 臨時交辦事項

我們的研究領域涵蓋計算生物學，資料科學與機器學習。研究題目包含：癌症基因體之資料整合，對異質性腫瘤之治療策略，單細胞基因體資料分析，人類族群生物網路之演化，網路拓璞分析，及以深度神經網路進行非監督式學習等。團隊成員將會學到特定領域知識，科學推理，建立並解數學模型，開發演算法，撰寫程式，收集並分析大數據，且與團隊成員與合作者密切合作。我們希望找到對科學研究與解決新問題具有熱忱並願意投入時間與精力的成員。

統計學及資料科學的理論、方法、或應用研究

參與包含深度強化式學習、搜尋演算法、人工智慧、電腦遊戲、大語言模型等研究。研究主題為應用深度強化式學習於電腦遊戲(如棋盤類遊戲、電玩遊戲等)、機器人操作等應用。工作內容包含研讀論文、資料分析、系統實作、論文撰寫及協助計畫進行之工作等。適合未來計劃出國或從事學術工作者，可以在實驗室有豐富研究經驗及論文發表機會。

- 統計學及資料科學的理論、方法、或應用研究
- 計畫執行與研究成果報告撰寫
- 臨時交辦事項

獨立從事化學領域尖端研究，各個化學領域均可申請，以能源相關材料科學和理論化學計算之相關領域優先。

• 從事腦機介面或AR/VR/MR的相關研究。
• 提出假設，設計實驗，並進行數據收集。
• 分析電生理訊號（包括但不限於EEG、EMG、EOG、SSVEP、眼球追蹤器等）並彙總發現。
• 撰寫科學論文並發表成果。
• 與其他團隊成員合作，記錄和轉移開發的技術。
• Carry out research in the field of Brain-Computer Interfaces or AR/VR/MR.
• Formulate hypotheses, plan user studies, and carry out data collection.
• Analyze the collected bio-signals (include but not limited to EEG, EMG, EOG, SSVEP, eye-tracker.. ) and summarize the findings.
• Contribute to the design of innovative devices for collecting bio-signals and test them.
• Write scientific papers detailing findings for scientific conferences and journals.
• Cooperate with other team members and business groups on documenting and transferring the developed technologies.”

從事 Wireless Communications (e.g., MIMO communication, integrated sensing and communication (ISAC), satellite communication, semantic communication), Machine Learning in Communications and Networking (e.g., federated learning for 6G, AI for 6G) 等相關領域之研究及論文發表。

從事 Wireless Communications (e.g., MIMO communication, integrated sensing and communication (ISAC), satellite communication, semantic communication), Machine Learning in Communications and Networking (e.g., federated learning for 6G, AI for 6G) 等相關領域之研究及論文發表。

從事 Wireless Communications (e.g., MIMO communication, integrated sensing and communication (ISAC), satellite communication, semantic communication), Machine Learning in Communications and Networking (e.g., federated learning for 6G, AI for 6G) 等相關領域之研究及論文發表。

從事深度學習於電腦視覺相關研究。詳細內容包含人臉辨識、動作識別、物體偵測和追蹤、基於生成模型(Diffusion model, GAN, etc)之圖片影片及3D生成和檢測等多模態生成式AI、視覺與語言之多模態模型、對抗樣本、或其他電腦視覺與人工智慧安全(AI Security)相關研究，視應徵者背景及能力而定。

全球氣候變遷所帶來的氣候暖化已成為人類發展面臨的迫切挑戰。為了達成國際社會所訂定的2050年碳零排放共同目標，我們的研究團隊專注於生質催化裂解技術和鋰離子電池領域。生質裂解是一種將生物質轉化為碳氫化合物的技術，對於碳中和及能源轉型至關重要。我們目前已有初步的研究結果，隨著研發技術的成熟，將朝創新產業發展，使這項技術達成商業化或自動化運作。我們正在網羅相關領域的博士、碩士、學士級人才及大學實習生加入。