研究主題描述：

人工智慧的崛起，帶來了許多新的工作機會。本系所多年來致力於大數據與機器學習分析，近年更導入

深度學習於訊號處理中，結合眾人之力，並發表了多種相當具有價值的技術，涵蓋多媒體訊號重建(視訊

內容濃縮)、社群網路分析、推薦系統、和精準市場行銷等方向。

智慧相簿整理系統

影片濃縮暨文字摘要

透過人工智慧對影片進行分析，可節錄出重要片段，並結合S2VT與SA兩項深度學習為基礎之語意模型以及Augmented Data，強化高階語意生成效果。未來影片不僅僅可以被有意義的濃縮，還可以自動讀給你聽！

低解析度人臉影像仿真重造技術

重建高解析度人臉並保留原始身分識別，讓模糊人臉鑑識的問題一掃而空！ 由左至右：低解析度、傳統放大法、本系統之方法、原始影像。

核心成員：

*張正尚教授、陳博現教授、祁忠勇教授、李端興教授、林華君教授、邱瀞德教授、吳仁銘教授、林嘉文

 教授、馬席彬教授、洪樂文教授、林　澤教授、黃之浩教授

( *：)

重點計畫：

1. 計畫名稱：知識發掘技術及其在5G網路中行動視訊和資訊之應用 (科技部專案計畫)

  參與人員：張正尚教授、林嘉文教授、黃之浩教授、吳尚鴻教授、李端興教授、林華君教授、陳煥宗

  教授、孫民教授、孫宏民教授、高榮駿教授、李哲榮教授

  執行期間：103.11～106.07

2. 計畫名稱：網路鏈結資料之硏究 (科技部整合型計畫)

  參與人員：李端興教授、張正尚教授、韓永楷教授

  執行期間：105.08～108.07

3. 計畫名稱：基於巨量網宇實體數據分析的人本學習、推薦和行為塑型－基於巨量網宇實體數據分析的

  人本學習、推薦和行為塑型 (科技部專案計畫)

  參與人員：洪樂文教授、王奕翔教授 (台大)、李祈均教授、方士豪教授 (元智)

  執行期間：106.06～109.05

4. 計畫名稱：整合深度學習、大數據分析與客戶關係管理系統進行以客戶為中心之精準行銷－整合深度

  學習、大數據分析、聊天機器人與客戶關係管理系統進行以客戶為中心之精準行銷 (科技部專案計畫)

  參與人員：林澤教授、陳縕儂教授 (台大)、徐茉莉教授、鄭麗珍教授 (東吳)

  執行期間：106.06～109.05

代表性著作：

1. Cheng-Shang Chag, Lee, Duan-Shin Lee, Li-Heng Liou, Sheng-Min Lu and Mu-Huan Wu, “A probabilistic

    framework for structural analysis and community detection in directed networks”, to appear in IEEE/ACM

    Transactions on Networking.

2. Chih-Chung Hsu and Chia-Wen Lin*, “CNN-based joint clustering and representation learning with feature

    drift compensation for large-scale image data,” IEEE Trans. Multimedia (Special Issue on Large-Scale

    Multimedia Data Retrieval, Classification, and Understanding), July, 2017.

3. Lorenzo Ferrari, Anna Scaglione, Reinhard Gentz, and Y.-W. Peter Hong, “Convergence results on pulse

    coupled oscillator protocols in locally connected networks,” to appear in IEEE/ACM Transactions on

    Networking.

4. C.-H. Lin, Chong-Yung Chi, Y.-H. Wang, and T.-H. Chan, “A fast hyperplane-based minimum-volume

    enclosing simplex algorithm for blind hyperspectral unmixing,” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 64, no. 8,

    pp. 1946-1961, Apr. 2016.