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以下是学生经常提到的问题,请做参考。 | 以下是学生经常提到的问题,请做参考。 | ||
=== | ===实验室具体研究方向?=== | ||
总体来讲,实验室面向物联网与面向物联网的边缘计算展开研究。 | |||
具体展开为两方面: | |||
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===='''边端协同智算'''==== | |||
在物联网大规模普及之后,随之而来的是海量的物联网设备计算与通信需求,5G/6G的进展更加速了这一进程。 | |||
考虑到物联网设备通常在体积上十分受限(如各类嵌入式标签、传感器等),其计算和通信能力也十分有限, | |||
边缘计算成为了一种十分具备前景的解决方案。 | |||
边缘计算作为5G网络架构中核心的一环以及物联网的重要使能,通过在网络边缘部署计算资源(可以想象路由器上多了计算与存储功能),为各类物联网设备提供运算与数据服务。 | |||
实验室主要针对网络部署、服务部署、边缘系统、资源优化等问题展开研究。 | |||
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<b>参考文章:</b> | |||
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* {{Slaugfl_tmc24}} | |||
* {{Paralledge_tmc23}} | |||
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===='''低功耗物联网'''==== | |||
低功耗无线网络是物联网的重要使能技术,赋予物联网设备联网的能力。 | 低功耗无线网络是物联网的重要使能技术,赋予物联网设备联网的能力。 | ||
实验室主要针对低功耗个域和广域网络两个典型场景, | |||
在组网、可靠性、节能等方面开展研究,具体方向包含自组织协议、大数据采集、可靠编码、性能协议、资源分配等。 | 在组网、可靠性、节能等方面开展研究,具体方向包含自组织协议、大数据采集、可靠编码、性能协议、资源分配等。 | ||
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参考文章: | {| class="wikitable" style="text-align:left; " | ||
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* | <b>参考文章:</b> | ||
* {{Cpr_infocom23}} | |||
* {{3DM_tc23}} | |||
* {{Joint_ton22}} | |||
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===='''移动与可穿戴计算'''==== | |||
====移动与可穿戴计算==== | |||
借助于物联网设备与边缘计算能力的普及,移动与可穿戴设备将能够支持更为复杂的运算。 | 借助于物联网设备与边缘计算能力的普及,移动与可穿戴设备将能够支持更为复杂的运算。 | ||
基于此,各类基于移动与可穿戴设备的新型系统与理论不断涌现。 | 基于此,各类基于移动与可穿戴设备的新型系统与理论不断涌现。 | ||
实验室主要基于智能手机、手环、VR、嵌入式系统等设备展开研究,结合各类无线信号(射频、音频、可见光)等, | 实验室主要基于智能手机、手环、VR、嵌入式系统等设备展开研究,结合各类无线信号(射频、音频、可见光)等, | ||
设计并实现各类创新应用。 | 设计并实现各类创新应用。 | ||
<pre style="white-space: pre-wrap;"> | |||
参考文章: | 参考文章: | ||
* | * Keystroke monitoring with phones, http://mobinets.cn/research/pokemon/poster.pdf | ||
* | * Human identification with WiFi, http://mobinets.cn/research/wid/bioID.pdf | ||
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=== | ===实验室偏重科研还是工程?=== | ||
实验室侧重科研,在充分了解研究前沿的基础上,发现问题、解决问题,提出原创性的理论、技术、方法等。 | 实验室侧重科研,在充分了解研究前沿的基础上,发现问题、解决问题,提出原创性的理论、技术、方法等。 | ||
研究过程中的代码形成开源系统,整个研究过程整理成学术论文。 | 研究过程中的代码形成开源系统,整个研究过程整理成学术论文。 | ||
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* | ===实验室偏硬件还是软件?=== | ||
整体上偏软,如边缘计算方向的算法验证多是在通用平台上(PC, RPI, 手机等)。 | |||
部分IoT方向的题目会涉及到嵌入式硬件平台,如MSP430, Arduino, ESP32, STM32以及RTL等, | |||
更多是一种实际场景的系统验证和探索,重点仍在模型、算法、协议方面。 | |||
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===我来实验室可以提升哪方面能力?=== | |||
简单来讲,研究生在实验室主要会锻炼到发现问题、解决问题、沟通表达的能力。 | |||
* 发现问题、解决问题 | |||
不论是对于学术型还是工程型,创造性是每个科研工作的核心。 | |||
创造性工作的过程涉及到对现有工作前沿的理解、发现现有工作的问题、解决问题的挑战、以及解决问题的过程。 | |||
这一过程将充分锻炼学生发现问题、解决问题的能力, | |||
这一能力的养成不仅科研收益,对于生活、情感、事业发展等方面均能够持续提供帮助。 | |||
* 沟通表达 | |||
科研过程的绝大部分时间是在与老师、同学、同行进行交流, | |||
如何快速正确地理解别人的意图、高效准确地表达自己的想法,并且让他人更好的认同自己的想法, | |||
是科研的日常。 | |||
这些过程对于沟通表达、凝聚团队、高效工作均具有重要意义。 | |||
* 动手能力 | |||
计算机科研工作离不开系统工作,科研过程中的数据分析、系统验证、模型拟合、实验仿真等, | |||
均需要实现大量代码。 | |||
虽然对于代码规范和执行效率方面的锻炼不及公司,但对于代码设计、系统逻辑、验证方法等方面具有较强的锻炼效果。 | |||
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===为什么优先招收直博生?直博生可以降低要求吗?=== | |||
* 实验室优先招收直博生和硕博连读学生,原因是因为博士生的学制较长,充分的时间才能保证科研成体系,并具有良好的延续性。对于提升学生的科研素养、实验室的长期发展来讲,均具有积极作用。 | |||
* '''优先招收直博生并不意味着其要求比普通招生低'''。直博生与硕士生的考查标准侧重点有所不同。对于直博生来讲,学习能力、沟通表达、逻辑分析方面的要求要更高;但专业基础方面的要求相对低(因为静态的知识是很容易补充起来的)。在保研/考研阶段,对于各方面情况相近的同学会优先考虑直博。 | |||
* 博士生在毕业时会具备良好的批判性思维和创新方法,具备较强的独立科研和团队领导能力。 | |||
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===就业前景如何?=== | |||
实验室同学在研究生期间均会积累1-2个原创性较高的工作,具有良好的就业和深造选择。 | |||
<!-- 就业去向包括阿里、腾讯、字节、美团、华为、滴滴等知名互联网企业;深造去向包括英国University of Exeter (Global Top 100), 美国The University of Texas at San Antonio等国际知名院校。毕业1名海外博士生(肯尼亚籍),已回肯尼亚Kenya Methodist University任教。--> | |||
详情[[招生#.E6.AF.95.E4.B8.9A.E7.94.9F.E5.8E.BB.E5.90.91|查看]]。 | |||
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===实验室平时的管理是怎样的?=== | |||
* 实验室实行双休制,每周完成一次周报,每学期出勤及周报情况优秀的同学有额外奖励。 | |||
* 每周有一次博士生例会和全体成员组会,每次组会有两位同学进行论文讲解或科研进度分享,全体师生共同参与讨论。 | * 每周有一次博士生例会和全体成员组会,每次组会有两位同学进行论文讲解或科研进度分享,全体师生共同参与讨论。 | ||
* | * 请假随时与赵老师沟通即可,说明请假事由及时间。 | ||
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===是否允许出国交流?=== | |||
实验室鼓励学生通过国家留学基金委资助出国交流,并会为有意愿的同学积极联系国内外院校。 | |||
在达到毕业要求的前提下,对于博士生允许1-2年海外交流;对于硕士生允许半年的海外交流(最早二年级第二学期开始)。 | |||
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===是否允许实习?=== | |||
实验室允许有条件实习。 | |||
如果提前完成了2个独立研究工作(文章不一定发表出来),达到毕业要求(要求文章发表的须已投稿),可在二年级结束时申请实习。 | |||
实习前需要:1)完善相关理论实验,整理好代码及文档;2)完成相关tutorial,找好低年级接班人;3)毕设题目确定好并顺利开题。 | |||
实习期间暂停实验室补助。 | |||
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===研究方向如何确定?=== | |||
研究方向结合实验室研究方向与学生个人兴趣共同确定。 | |||
第一年进入实验室后立即参与1-2个高年级学生主导的科研工作,依据科研内容撰写专利,熟悉学习方法和科研流程; | |||
第二年在充分了解各具体科研方向后,与导师共同确定具体的研究题目,开展独立研究。 | |||
每个具体的研究工作周期为半年。 | |||
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===毕业条件?=== | |||
实验室有明确的[[毕业要求|毕业条件]],达到条件后不会无故延期。 | |||
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===团队不同老师培养有何区别?=== | |||
团队老师培养方式与日常管理基本一致,区别在于具体的研究方向。可以在团队首页给出的老师个人主页了解具体的研究方向和兴趣。 | |||
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Latest revision as of 11:21, 14 September 2024
以下是学生经常提到的问题,请做参考。
实验室具体研究方向?
总体来讲,实验室面向物联网与面向物联网的边缘计算展开研究。 具体展开为两方面:
边端协同智算
在物联网大规模普及之后,随之而来的是海量的物联网设备计算与通信需求,5G/6G的进展更加速了这一进程。
考虑到物联网设备通常在体积上十分受限(如各类嵌入式标签、传感器等),其计算和通信能力也十分有限,
边缘计算成为了一种十分具备前景的解决方案。
边缘计算作为5G网络架构中核心的一环以及物联网的重要使能,通过在网络边缘部署计算资源(可以想象路由器上多了计算与存储功能),为各类物联网设备提供运算与数据服务。
实验室主要针对网络部署、服务部署、边缘系统、资源优化等问题展开研究。
参考文章:
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低功耗物联网
低功耗无线网络是物联网的重要使能技术,赋予物联网设备联网的能力。
实验室主要针对低功耗个域和广域网络两个典型场景,
在组网、可靠性、节能等方面开展研究,具体方向包含自组织协议、大数据采集、可靠编码、性能协议、资源分配等。
参考文章:
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实验室偏重科研还是工程?
实验室侧重科研,在充分了解研究前沿的基础上,发现问题、解决问题,提出原创性的理论、技术、方法等。 研究过程中的代码形成开源系统,整个研究过程整理成学术论文。 其中学术论文要求较高,开源系统能够验证我们提出的理论技术方法即可,不做更高要求。
工程硕士工作要求系统开源、可演示,系统要求高
实验室偏硬件还是软件?
整体上偏软,如边缘计算方向的算法验证多是在通用平台上(PC, RPI, 手机等)。 部分IoT方向的题目会涉及到嵌入式硬件平台,如MSP430, Arduino, ESP32, STM32以及RTL等, 更多是一种实际场景的系统验证和探索,重点仍在模型、算法、协议方面。
我来实验室可以提升哪方面能力?
简单来讲,研究生在实验室主要会锻炼到发现问题、解决问题、沟通表达的能力。
- 发现问题、解决问题
不论是对于学术型还是工程型,创造性是每个科研工作的核心。 创造性工作的过程涉及到对现有工作前沿的理解、发现现有工作的问题、解决问题的挑战、以及解决问题的过程。 这一过程将充分锻炼学生发现问题、解决问题的能力, 这一能力的养成不仅科研收益,对于生活、情感、事业发展等方面均能够持续提供帮助。
- 沟通表达
科研过程的绝大部分时间是在与老师、同学、同行进行交流, 如何快速正确地理解别人的意图、高效准确地表达自己的想法,并且让他人更好的认同自己的想法, 是科研的日常。 这些过程对于沟通表达、凝聚团队、高效工作均具有重要意义。
- 动手能力
计算机科研工作离不开系统工作,科研过程中的数据分析、系统验证、模型拟合、实验仿真等, 均需要实现大量代码。 虽然对于代码规范和执行效率方面的锻炼不及公司,但对于代码设计、系统逻辑、验证方法等方面具有较强的锻炼效果。
为什么优先招收直博生?直博生可以降低要求吗?
- 实验室优先招收直博生和硕博连读学生,原因是因为博士生的学制较长,充分的时间才能保证科研成体系,并具有良好的延续性。对于提升学生的科研素养、实验室的长期发展来讲,均具有积极作用。
- 优先招收直博生并不意味着其要求比普通招生低。直博生与硕士生的考查标准侧重点有所不同。对于直博生来讲,学习能力、沟通表达、逻辑分析方面的要求要更高;但专业基础方面的要求相对低(因为静态的知识是很容易补充起来的)。在保研/考研阶段,对于各方面情况相近的同学会优先考虑直博。
- 博士生在毕业时会具备良好的批判性思维和创新方法,具备较强的独立科研和团队领导能力。
就业前景如何?
实验室同学在研究生期间均会积累1-2个原创性较高的工作,具有良好的就业和深造选择。
详情查看。
实验室平时的管理是怎样的?
- 实验室实行双休制,每周完成一次周报,每学期出勤及周报情况优秀的同学有额外奖励。
- 每周有一次博士生例会和全体成员组会,每次组会有两位同学进行论文讲解或科研进度分享,全体师生共同参与讨论。
- 请假随时与赵老师沟通即可,说明请假事由及时间。
是否允许出国交流?
实验室鼓励学生通过国家留学基金委资助出国交流,并会为有意愿的同学积极联系国内外院校。
在达到毕业要求的前提下,对于博士生允许1-2年海外交流;对于硕士生允许半年的海外交流(最早二年级第二学期开始)。
是否允许实习?
实验室允许有条件实习。 如果提前完成了2个独立研究工作(文章不一定发表出来),达到毕业要求(要求文章发表的须已投稿),可在二年级结束时申请实习。
实习前需要:1)完善相关理论实验,整理好代码及文档;2)完成相关tutorial,找好低年级接班人;3)毕设题目确定好并顺利开题。 实习期间暂停实验室补助。
研究方向如何确定?
研究方向结合实验室研究方向与学生个人兴趣共同确定。
第一年进入实验室后立即参与1-2个高年级学生主导的科研工作,依据科研内容撰写专利,熟悉学习方法和科研流程; 第二年在充分了解各具体科研方向后,与导师共同确定具体的研究题目,开展独立研究。 每个具体的研究工作周期为半年。
毕业条件?
实验室有明确的毕业条件,达到条件后不会无故延期。
团队不同老师培养有何区别?
团队老师培养方式与日常管理基本一致,区别在于具体的研究方向。可以在团队首页给出的老师个人主页了解具体的研究方向和兴趣。