Automaton

引用:

原帖由 41200 於 2014-11-9 11:00 PM 發表
Automaton 清唔清楚 香港邊間U 做Brain computer interface/BMI 既research 比較好?
呢方面既野真係好有趣...
control,neural engin,robotics 既野都涉及到...

哈哈
話你知
我就正正係研究Brain Computer Interface , Computational Neuroscience, Mathematical Neuroscience

你問邊間U
立即知你唔識野

我repeat，不要看U
要看professor，要看研究領域

"邊間U 做XXX最好"
根本就不是well defined problem

你不如先做下功課
再sharpen你個問題吧

41200

其實我既意思就係問緊會唔會好多個個area research 勁 既professor 集中同一間U ..
即係好似cityu 咁..天線個方面既research 好勁

BTW ,我自己都會慢慢睇下唔同U professor 既profile 先..
得閒既話,更新下neural engineering 個頁 好似係page 2

[ 本帖最後由 41200 於 2014-11-10 11:05 AM 編輯 ]

Automaton

引用:

原帖由 41200 於 2014-11-10 11:03 AM 發表
其實我既意思就係問緊會唔會好多個個area research 勁 既professor 集中同一間U ..
即係好似cityu 咁..天線個方面既research 好勁

BTW ,我自己都會慢慢睇下唔同U professor 既profile 先..
得閒既話,更新下neur ...

可惜,答案是沒有
香港沒有一間大學的BCI group可以有CityU EE電磁波Lab那種規模
relatively strong一點的話
HKU吧

41200

介唔介意講下Computer Vision or Robot Vision.
OpenCV 係咪已經係最common 既software for Computer Vision?

Automaton

引用:

原帖由 41200 於 2014-12-12 09:31 PM 發表
介唔介意講下Computer Vision or Robot Vision.
OpenCV 係咪已經係最common 既software for Computer Vision?

Computer vision有很多有用和有趣的研究, 例如2D轉3D和Rendering (都是graphics的topics)
不過我沒有太多vision/graphics/image的背景, 所以這些領域中專門/特有的topics我知的不太多
不過我倒是可以講下image de-noising和dictionary learning
不知道是否有興趣

如果是Vision, 當然OpenCV最好, 因為functionality最多, 而且行GPU制, 貼切一點
當然也有人喜歡MATLAB啦

41200

當然有興趣, image de-noising同 (machine learning==dictionary learning) 係computer vision 都會用到.

de noising 只係睇Digital image process 既matlab 書學過..
machine learning 都叫睇過下書既..叫知道下D concept..未見過真係點用

Automaton

我近日忙, 之後再講
另外, 近日有3個conferences (in HK)和machine learning有關
http://iasprogram.ust.hk/bigdata/201501/program.html
http://djalil.chafai.net/wiki/hk2015
http://ias.ust.hk/conf/emmcvpr/

如果有時間可以去去

[ 本帖最後由 Automaton 於 2015-1-5 04:51 PM 編輯 ]

41200

發覺Bio-MEMS 個邊既paper 好似無咩數學係入面既..
最多都係得堆stat i.e p value ...

呢個field 用既數學比較少 定係因為MEMS device already 做左simulation 去tunning??

Automaton

引用:

原帖由 41200 於 2015-1-15 12:01 AM 發表
發覺Bio-MEMS 個邊既paper 好似無咩數學係入面既..
最多都係得堆stat i.e p value ...
呢個field 用既數學比較少 定係因為MEMS device already 做左simulation 去tunning??

很難講,可以有bioMEMS做到成個pure MEMS (physics level)的paper
也可以有BioMEMS只是純粹apply 在MEMS already developed 的工具, 去試驗個應用是否合適 的level的paper
你可能只見到後者

教你一招快速知道research做什麼的簡單方法:
我是但在Google 打Bio-MEMS, 之後後面隨便加個大學名, 例如stanford EE, UIUC Lab, UT Medical Lab等等字眼
就已經可以知道一大堆有一大堆抽根數(純粹條equation很長)的BioMEMS paper.

另外我近日去HKUST conference, 回文速度會減慢
現在2:00am,我仲不睡覺回你文是因為明天的conference session 的talks全部都none of my business / none of my interest
(題外話, HKUST個Institute of Advanced study真係勁山卡啦, 起到入到爆, 一點都不user friendly)

STEVEGARY

引用:

原帖由 Automaton 於 2015-1-15 01:55 AM 發表

很難講,可以有bioMEMS做到成個pure MEMS (physics level)的paper
也可以有BioMEMS只是純粹apply 在MEMS already developed 的工具, 去試驗個應用是否合適 的level的paper
你可能只見到後者

教你一招快速知道r ...

UST IAS 算 ok 架...如果你唔係不幸來回都要去火雞ge話...

Automaton

引用:

原帖由 STEVEGARY 於 2015-1-15 02:33 AM 發表
UST IAS 算 ok 架...如果你唔係不幸來回都要去火雞ge話...

  你說中了, 我有幾日要HKUST HKU來回2,3次  , 人都癲

santos1994

UST IAS起山上面 勁遠 不過靚到一個點
上次去個soft condensed matter conference 要勁早起身

41200

IAS 離main building 真係幾遠..
又多樓梯..行完一條又一條...
之前去聽IAS 仲要撞正UST GRAD DAY ..
封左條大路, 要繞路繞幾轉先去得返 concourse

wtc123

IAS d prof. 有車上就爽

行上去真係要番2個字

41200

香港research field 比起外國真係少好多..
近排咁岩睇到Tony.Huang 篇文章 用Acoustic tweezers manipulate cell 同nano maniplution 既野..
發覺香港真係好少人專做呢方面既野..
nano-micro system/ control engineering 算係narrow 既field ?
定只係呢方面太過新,加上 香港科研慢外國一節 先搞到咁-.-