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1. 加入本實驗室成員， 將協助以下計畫：以分子生物學或代謝體探討植物小分子在Systemic Acquired Resistance扮演的角色。
2. 將會定期進行科學文獻研讀和研究成果會議。
3. 將協助實驗室行政或例行維護工作。
4. 加入後將受訓代謝體或蛋白質, 植病相關實驗操作。因實驗需求, 可能需要出差。

The Tsai laboratory is looking for highly motivated talents to help us unveil how RNA modifications impact RNA biology. Successful applicants may aid in the following potential projects:
- Elucidate how intracellular Adenosine metabolism may regulate RNA methylation rates, in turn impacting Neurodegeneration in Alzheimer's disease model systems, in a collaboration with Yijuang Chern, Yi-Shuian Huang and others. This project involve the development and adaptation of new RNA modification detection methods, which may utilize the latest in Nanopore direct RNA-seq, Illumina RNA-seq, UPLC-tandem mass spectrometry, as well as more traditional molecular biology techniques.
- Explore how RNA modifications on viral and small RNAs in mosquito and monkey samples may impact the zoonotic virus reservoir within these animals that may spread to humans, in collaboration with Shin-Ru Shih. This project mainly utilizes Nanopore direct RNA-seq, though may not be limited to this technique.
- Elucidate how RNA modifications facilitate the replication, gene expression, and antiviral factor avoidance of Hepatitis B virus. This is a curiosity driven project that is not tied to any specific technique.
- General Nanopore direct RNA-seq bioinformatics analysis in support of any of the above projects.

蔡松智實驗室徵求具高度研究熱忱的優秀人才，共同探索RNA小分子修飾（如甲基化）如何影響RNA功能。可能的研究計畫包含：
- 細胞內Adenosine濃度對RNA甲基化的影響，而此機制如何影響阿茲海默症相關的神經退化：本計畫為與陳儀莊、黃怡萱老師及相關團隊之合作計畫。研究內容包含開發與優化最新的RNA修飾檢測技術，可能採用 Nanopore direct RNA-seq、Illumina RNA定序、超高效液相層析串聯質譜儀（UPLC-MS/MS）以及傳統分子生物學技術。
- 蚊子與猴子樣本中病毒及small RNA 修飾之研究： 本計畫與施信如老師合作，探討 RNA 修飾如何影響這些動物宿主體內的人畜共通病毒以及其向人類傳播的潛力。研究技術以 Nanopore direct RNA-seq為主。
- B型肝炎病毒（HBV）之 RNA 修飾： 釐清 RNA修飾如何協助B型肝炎病毒的複製、基因表現與逃避抗病毒因子之機制。此計畫所需技術依實驗結果而定不限於特定實驗技術。
- 針對Nanopore direct RNA-seq之生物資訊分析（可能協助以上所有計畫）。

中央研究院社會學研究所「醫療、科技與社會」主題研究小組招募兼任助理1名

1. 協助辦理演講與例行會議之行政、聯繫與報帳工作。
2. 學術演講內容公開化，例如撰寫紀要為可公開發表的形式等等。
3. 其他交辦相關事項。

研究並解析病毒與宿主間蛋白質複合體的結構和功能

(1)處理環境及健康資料，或以GIS進行氣象、人口社經及空氣品質資料分析。
(2)支援實驗室其他相關研究活動及計畫臨時交辦事項。

研究聚焦於離線RL(Reinforcement Learning)、穩健性RL模型，以及在金融與機器人等真實場域的應用。
主要職責
- 進行 RL 相關研究
- 主導或參與頂尖國際會議／期刊投稿
- 協助撰寫研究計畫並推動產學合作

We seek a highly motivated postdoctoral researcher who wants to push the frontier of sequential decision-making under uncertainty and deploy results in impactful domains.

- Conduct independent and collaborative research on RL
- Co-supervise graduate students and research assistants
- Lead or contribute to top-tier conference/journal submissions
- Assist with grant writing and industry collaborations

1、 協助執行臺灣人體生物資料庫（Taiwan Biobank）各項駐站管理與行政作業。
2、 擔任各合作醫院之聯繫窗口，進行溝通、協調與業務接洽。
3、 協助計畫相關宣導、說明及推廣事務。
4、 協助文件整理、資料建檔及其他行政相關工作。
5、 配合計畫需求，不定期支援全台各地駐站收案相關業務。
6、 其他主管交辦之計畫相關事項。

主要從事天文望遠鏡接收機系統及其元件設計、測試、整合與安裝。與工作團隊同仁清楚表達與溝通，並依據需求發展適當的接收機元件與子系統。

研究重點為癌症及血液疾病相關的訊息傳導研究，及標靶/免疫治療之開發。

The Institute of Information Science at Academia Sinica, Taiwan, R.O.C. seeks candidates for the position of assistant research fellows(equivalent to the rank of assistant professor), in areas related to Intelligence Computing /Theory/System Researches.
Academia Sinica is a national academic research institution in Taiwan. Led by Dr. James C. Liao, a world-renowned scientist and the chief scientific advisor to the R.O.C. government, Academia Sinica conducts research on a broad spectrum of subjects in science and humanities. The Institute of Information Science is committed to quality research in computer and information science. There are over 300 full-time postdoctoral fellows and research assistants (mostly with master degree) working with a faculty of nearly 40 research fellows on various projects. Excellent computing facilities and lab spaces are available for dedicated long-term research. Current research activities are focused on Algorithms and Computation Theory, Machine Learning, Artificial Intelligence, Quantum Computing, Cryptography, Bioinformatics, Natural Language Processing, Data Mining, Formal Methods, Multimedia, Computer Systems, and Networking.
All candidates should have a Ph.D. degree in computer science or closely related fields with good research background and publication records. Salary is based on individual qualification. Additional compensation up to 40% for the first two to three years is available for applicants with exceptional qualifications. In addition to the budgeted research funding supported within Academia Sinica, external funding from government agencies and industry-sponsored institutions is also available.

1.研究助理：協助研究或獨立研究。
Research Assistants: Assist in research-related tasks or work on an independent project.
2.博士後研究員：表觀遺傳與轉錄調控於發育及疾病之角色。
Postdoctoral Fellows: Conduct research on the roles of epigenetics and transcriptional regulation in development and diseases.

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training)

Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。

我們的研究方向著重於：
1. 模型壓縮與計算優化研究。
模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。

2. AI加速器設計。
針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。

3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。
智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。


上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。