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科研主題：NTU呂教授1v1科研——
隨著深度學習的迅速發展，影像分類技術在計算機視覺領域取得了巨大的進步。然而，深度神經網路通常需要大量的計算資源和儲存空間，這在資源受限的環境（如移動裝置和嵌入式系統）中應用時帶來了挑戰。因此，如何在保持模型效能的同時減少模型的複雜度和計算成本成為了一個重要的研究課題。
知識蒸餾是一種透過將大型模型（教師模型）的知識傳遞給小型模型（學生模型）的技術，以減少複雜度並提升效率。與此同時，遷移學習在模型訓練中透過利用預訓練模型的知識以減少對大量標註資料的需求，近年來顯示出顯著的應用潛力。
結合遷移學習和知識蒸餾，可以在學生模型中實現效能與效率的雙重最佳化。這種方法尤其適用於影像分類任務中，在資料有限或計算資源受限的環境中，能夠顯著提高模型的實用性和部署能力。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定製其他專業的科研課題。
特邀
導師
指南者留學特邀導師：呂教授
新加坡南洋理工大學MAE學院終身教授
新加坡南洋理工大學EEE學院終身教授
人工智慧、自動駕駛領域專家
擅長Computer Vision、Automotive Engineering
Control Syetems Design等研究
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案，從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋，不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗，有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導，導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集，更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究，不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性，不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂
使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解
你將收穫
國際會議論文發表
適合人群
留學申請：計劃申請人工智慧/計算機等相關專業的同學
提升背景：希望增加深度學術研究經歷，提升獨立研究能力的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期：
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期：
8周
· 海外導師：
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師：
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期：
——
· 海外導師：
推薦信（官郵）+網推
· 指南者老師：
協助論文發表
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諮詢報名科研專案
關鍵詞
論文
科研
教授
一作論文
有推薦信