中山資工所找教授｜柯正雯、楊昌彪、程正傑

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中山資工所找教授｜柯正雯、楊昌彪、程正傑-升學面試

本文由 Dcar作者授權轉載

今年有幸能錄取中山資工所，最近我也去拜訪了幾位不同的老師，主要有3位：柯正雯老師、楊昌彪老師、程正傑老師，以下是當天面談的內容與心得，分享給未來也想進入中山資工所的同學參考。我還是建議一定要再跟老師約面談，一來我只能短暫觀察且非常片面的，沒辦法與所有老師長時間相處過；二來有些資訊可能過時或我理解錯誤；最後有些資訊是無法用言語表達的，必須親自去體會。

【好讀版】

https://tsungsquare.blogspot.com/2020/12/nsysucsteacher.html

一、柯正雯老師

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（柯正雯老師）

（一）研究室現況

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http://bsip.cse.nsysu.edu.tw/

（實驗室簡介）

基本上現況與柯老師網站中的內容差不多，在生醫疾病這部分：(1)腦膿瘍研究從100~109年碩論都有相關的題目，主要與疾病分類比較有關，這也持續有10年的合作，不過可能這可能已經結束了。(2)網站中有提到心理認知的部分，是關於腦部代謝物定量分析的部分，尤其是J-耦合特性之代謝物，如：GABA、Lactate與Valine…等，這類的化合物易被其他化合物隱蔽，導致訊號解析度差的問題，並且這類化合物與腦部疾病與功能有關。這類腦部代謝物的部分從99~109年都有出現，且應該是會持續進行。

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（柯正雯老師實驗室近年碩論題目來源：台灣碩博士論文加值系統 Google drive：

https://drive.google.com/file/d/1s2E9uPBRtem741ieYTyp6_9EQKl3_1lM/view

在編輯擷取技術這部分，在107~109年的碩論中也持續出現，這部分在107年的碩論回顧摘要寫得蠻清楚的，有三大階段：隨機取樣→重建方法→平行運算，這三大階段也對應了108後的3篇碩論。其中有個重要的技術壓縮感知，這一詞出現在4個碩論中，並且它打破取樣定理的限制，因此可以透過更少的訊號資料（代表掃描時間能更少），重構出相當品質的影像。
在109年碩論中，有一個並非與MRI有關的題目，是和羽球動作辨識有關，這比較偏影像處理的部分，具老師說是新的計畫。要注意一件事情，訊號和影像是兩個不同的概念，柯老師主要是做「訊號處理」，雖然訊號處理後會轉成影像來評估訊號處理的品質，但重點還是會在「訊號」。羽球的計畫是著重在光學影像的辨識，所以就是以影像處理為主的部分。

（二）老師分析
柯老師是位非常優秀的老師，也得過優良導師獎的殊榮，我去與柯老師面談後，老師也透漏有其他學生也找過她，這是在放榜後第二週得知的消息，所以我想也受不少資工系學生的親賴。柯老師回復也相當簡潔有效率，面談不到半小時就結束。

1. 公/私分明
柯老師是三位老師中，唯一全程戴口罩與我面談的老師，當然我也是，所以對於細節上也是相當細心的老師。除此之外對於公領域與私領域的劃分也相當清楚，在實驗室聯繫上有自己的一套公用的通訊軟體或E-mail，所以平常是比較少使用到更私密的LINE或手機，所以不用怕老師突然半夜CALL你起來尿尿(✪ω✪) (X)。當然要找柯老師，也要先跟老師預約，我想這是基本的禮貌。

在管理的方面，同樣是公私分明的原則，只要自己夠自律，能完成指定或預期的進度，基本上老師不會過度關心，所以也沒有硬性規定要待在實驗室多久，但前提是要建立在自律之上。平常計畫也都是老師親自寫親自處理，所以MRI的操作都會由老師操刀，主因除了MRI非常無敵之貴外(´⊙ω⊙`)，操作人員也要有相當的訓練與認證。

在meeting部分，會有團體meeting，主要有四間實驗室一起，每週會有不同的學生報告，所以一學期報告的次數不會太頻繁，這也是建立在公私原則上，如果報告沒有準備周全，除了浪費自己的時間外，這也會浪費到其他人的時間，所以不要因為私人的不週，而影響到全體人的耳朵(x)。

2. 小結
最後我非常欣賞柯老師公私分明的原則，在管理上有所效率，在關係上有所尊重，在態度上有所嚴謹，我想這也是柯老師受到學生喜歡的原因。

二、楊昌彪老師

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（楊昌彪老師）

楊昌彪老師是我第二位拜訪的教授，會排在第二順位不是因他不好，而正是因為他的評價實在太高，高到我其實沒有信心他會接受我。再加上我自己是跨科仔，目前比我優秀的學生比比皆是。通常老師也有研究生的上限，一般來說總名額只有4位，且要平分給考試的名額，所以甄試階段老師應該只能收2位。

楊老師也得過很多次的優良導師獎，這不是其他老師不好，而是楊老師是在死亡之組中更接近死亡的老師(X)，也就是優秀中的優秀。不過即使如此，老師還是願意給我面談的機會，這點真的十分感激。我是放榜後第3週才與老師面談的，當時包含我的名單就高達12位同學，甄試有76位學生，老師只能收2位，所以楊老師是非常熱門的老師。

不管最後有沒有進入楊老師的實驗室，在這將近1小時的面談過程中，我也受益良多，而且面談氣氛讓我蠻安心，可能是因為楊老師很認真對待學生的態度，讓我覺得備受尊重。

（一）實驗室現況

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（楊老師手記老師畫了一朵可愛的花花 (*´∀`)~♥ ）

楊老師是唯一親自邊講邊手寫的老師，從此處就可知道老師的用心。基本上楊老師主要在做演算法的研究，尤其是LCS (longest common subsequence)，其演算法目的就是要找出「序列間的相似度」，應用如：生物資訊（RNA、DNA、蛋白質、演化…）、文字比對、股市、…。

1. 生物資訊

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（計算生物）

其中生物資訊是我最關心的，不過要做生資空有方法是沒用的，也要有足夠的資料實際去檢驗方法的正確與效率，所以生物學上累積了很多前輩的的資料庫，筆記中的SCOP就是蛋白質結構的資料庫。

蛋白質一詞在論文題目中出現了10次（96-104年），這部分也在104年後就比較少見了，我原本以為沒在做，沒想到老師說這部分現在學生還有在做。老師是認為蛋白質配對的演算法還有改進的空間，尤其是在score matrix上，或許老師是想找最佳的score matrix？這部分我就沒有繼續追問了，只覺得如果這部分可以改進，對於應用上真的會有幫助。

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（楊昌彪老師實驗室近年碩博論題目1
來源：台灣碩博士論文加值系統

https://drive.google.com/file/d/1nJERecW0fMlsNsZ0SiNFd7SDYMrndxBt/view

近年的碩博論中，可以看到迴文子序列，這也是LCS的變形，稍微看了簡介，迴文子序列也會出現在生物體中，如果是這樣，這問題也蠻值得特別提出來，因為迴文有很特別的結構，這種對稱結構應該會有些美妙的部分。

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（楊昌彪老師實驗室近年碩博論題目2
來源：台灣碩博士論文加值系統）

2. 時間/文字序列
生物資訊的序列算是比較單純，不過如果涉及到3D結構或是功能，核酸或胺基酸序列就會變得比較複雜。序列不只有在生物資訊有，生活中也有常用到，最常見的就是時間序列，像是歷史，每段歷史所乘載的意義也有所不同。股市就是一種時間序列，有多種指標的趨勢圖可以拿來做預測比對，可以分析其斜率、波峰、波谷、振福、波長、頻率、面積…等，但我們都知道股市跟時事是有關的，所以股價的走勢不只有價格這麼簡單，還有人為的事件參雜於其中。

還有另一種序列也是很複雜，那就是文字，DNA的文字比較簡單，A就是Adenine，但人類所用的自然語言一個字的涵義可以有很多種，不同字的組合也有不同的意義，即使同一個字詞在不同段落、情境、表達方式也會有所不同。楊老師就有提到，可以利用序列比對的概念去分析紅樓夢前八十回與後四十回的差異，或是論文比對，自然語言的應用太多就不加以贊述，研之有物這篇寫得蠻好的。

研之有物：

https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/

3. 影像辨識
在104與106年碩論有出現花的影像辨識，這部分楊老師有跟我說，影像是二維資料，而序列是一維結構，兩者在處理上截然不同。現在機器學習在影像處理發展的不錯，準確度可以與人眼辨識持平甚至更好。

問題來了，如何利用序列處理來處理影像？楊老師舉例花朵的辨識，我們可以將花朵360度展開，就可以形成一個花朵的序列，我們可以取花朵的各種特徵，如：花邊緣、花紋、顏色…等。我覺得概念是將二維資料先轉成一維資料，然後對一維序列作處理，所以轉換的函數與特徵蠻重要的。

4. 平行處理？
最後我詢問老師一個問題，為什麼實驗室名稱叫「平行處理」？民國90年前有些題目是平行演算法與資料壓縮，不過民國90年後這兩者題目就比較少，而留下來的是序列處理，以及加入當今比較熱門的機器學習。這部分在107年的專訪蠻清楚的，以下為節錄的段落：

107年的專訪：

https://drive.google.com/file/d/168CXuRbyVjmOwTRDWQNcYn6PyuwubrSV/view

『我在碩班與博班的研究主題是平行處理的演算法，這是 1990 年代比較熱門的主題。我剛任教時，就延續此研究方向。2000 年之後，平行處理的研究偏向實作方面，理論的研究相對減少了。在思考轉換主題時，想到我的碩士論文是 LCS (最長共同子序列)的平行處理，剛好生物資訊開始竄紅，而 LCS 又是生物序列比對的核心基礎，所以就開始接觸生物資訊與研究 LCS 的變形演算法。』

（二）老師分析
1. 優良導師實至名歸
在楊老師歷年獲得的獎項，有不少傑出、優良、績優的教學與學術獎項，我一開始進去老師研究時，就可以看到各種獎盃獎牌，不乏教學、學術與橋藝的種類。在短短的一小時內，數個細節可以輔佐：(1)手抄筆記、(2)教學影片、(3)講解的態度。

當時我詢問老師，有什麼建議可以加強程式實作的部分？老師本身就是CPE的推廣者，所以對於程式教育一定有套心得與方法。老師就立馬分享給我他的教學網站與影片，不得不說這真的非常用心。一般教授同時要兼顧行政、教育與研究，要拍攝與整理教材是非常花時。

老師就問我為什麼其他老師不這麼做？我回答可能是因為PPT的版權與時間吧！生科系有非常多的圖，這些圖都是有版權的，所以老師只能拿來教學用，並不方便公開。在很多的MOOC中，多數PPT也是每位老師再製過的。楊老師回答，其實這在於心，如果有心這些困難都可以克服的。

2. 誠信原則
話鋒一轉，老師提到學生選老師，與老師選學生，兩者有著不平等的關係。學生可以同時報名甄試與考試，也可以報名很多所學校，這都沒問題。學生如果夠有實力，可能同時多榜，但最終學生只能擇一入學。

問題來了，如果學生一開始跟老師達成指導的共識，而在後期突然被四大的學校通知已經備上，那學生能不能主動毀約，然後去其他的學校？學生可以，畢竟這攸關到他個人的升學權益，而老師也只能祝福學生有更好的發展。

情境反過來，今天老師已經收滿學生，後來來了一個更好的學生，老師是否能主動毀約？楊老師這麼問到，我當下很掙扎，因為我認為可以，但同時又想到學生的心情，最後我答到可以。楊老師說這是不可以的( • ̀ω•́ )，多數的老師不可能這麼做，因為這涉及到誠信原則。

我們實驗室是主要負責籌辦CPE的考試，大部分的工作人員也是實驗室的人員，而實驗室的人員也可以參加這場考試，如果不重視誠信原則，你認為會發生什麼事情？我答到可能會有裁判兼球員嫌疑，也就是可能洩題。

教育職真的是一個付出的職業，要是這在企業中，如果有更好的人選，企業是有權利汰換人員的。教育比企業更背負著正向社會的使命，即使培養出來的學生學術表現普通，但還是會更希望學生品行與態度是優良。

補充一下，我會回答可以，是因為如果能老師能說服我，別人會是更好的人選，那我會願意接受這樣結果。不爽是一定會的XD，但退一步看，天涯何處無芳草？又何必單戀這一朵花呢？如果是好的老師能收到好的學生，這是他們應得的。

3. 小結
總而言之，楊老師為人師表實至名歸，且本身也參與程式教育與橋藝推廣…等公共活動，非常符合我對於高知識份子的期待，我始終相信知識應該要盡量被傳遞，以及自身要多元發展終身學習。不能一直待在自己的學術象牙塔中，也要出來看看外面的世界，多接觸不同的事物，這件事情也反映在老師歷年的碩博論中，可以發現雖然都以演算法為主，但從早期的連結網路、資料壓縮，到中期的生物資訊，以及近年來涉及到影像、股市、機器學習等應用。可知楊老師也是在不斷的學習，不斷嘗試新的事物，不斷投身於教育。

三、程正傑老師

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程老師是今年2月到職的新老師，之前都在美東做研究，這在他的Linkedin中都有詳細的介紹。程老師是唯一有在信件中歡迎我的老師，不管這是不是客套話，還是覺得很暖心(♡˙︶˙♡)。

Linkedin：

https://pse.is/395nvr

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（信件開頭，名字已處理過）

（一）實驗室現況

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（程老師部分著作來源：Linkedin）

1. 脈衝序列 (Pulse sequence)
在科技大觀園的文章說到：「在磁振造影過程中射頻、梯度磁場開關及訊號擷取的時程安排稱為脈衝序列」，程老師說他是聚焦在機器擷取影像方法的改良。這概念像是假如我想要得到一張景深的照片，我可以使用PS後製景深效果，但也可以在相機中加裝景深的鏡頭，這兩種是不同的方法。

科技大觀園：

https://scitechvista.nat.gov.tw/c/sTkX.htm

一開始老師給我看K-space與傅立葉轉換後的照片，K-space真的好像銀河系一樣，一團點點，而轉換後的照片就是人體的器官圖，真是太不可思議了。然後接著向我介紹最近的論文內容。第一篇有涉及到機器學習，老師很謙虛地跟我說這部分他也才接觸沒多久，所以也還在學習。（能夠發paper就很牛逼了www）

接著說到影像對比在醫學上的應用，MRI有不少參數，其中T1、T2可以拿來分辨正常細胞與癌細胞，雖然有點不懂XD，但在修圖時，如果要自動選取物件，而物件與背景的顏色相似時，會調亮度、對比或是去掉某一色板，讓物件能更明顯。

我問到為什麼影像能做定量？我的認知是必須要有多張時序的影像才能作定量。程老師回答到，一張影像確實無法做定量，要多張不同時間的影像，才能分析像是血流速度、收縮壓狀況，這涉及到人體器官功能、供氧狀況。

老師說如果要得到一些MRI重要的參數，所需時間可能要花到40分鐘左右，但新方法可以將時間縮短到不到10分鐘，足足加速了3-4倍。雖然時間加速，但能不能兼顧影像品質又是另一個挑戰，所以重建的部分應該就是利用機器學習。

老師補充到這技術的另一個特色在於能夠得到3D影像，這件事情很重要的原因是，如果是只能拿到多個不同位置的2D切片影像，那麼切片與切片之間的影像就無法被看到，也就是如果有小腫瘤剛好就在切片間，那麼就可能錯失提早治療的機會。

2. 超音波
超音波的部分比較不是老師的主力，不過程老師有介紹一些在美國的研究。例如：利用超音波來反定位探頭，可以在探頭附近設置一個接收器，探頭在動的時候，接收器會收到不一樣的訊號變化。我問到探頭不是一般在外面，醫師應該看得到，為什麼要反定位探頭？

例如：醫師想取樣檢測病人癌細胞，勢必要做穿刺取樣，穿刺的過程中勢必要精準，所以可利用超音波影像作輔佐。我在猜反定位超音波探頭，應該可以加速醫師找到腫瘤的位置，雖然醫生可以看到探頭，但與皮膚接觸的部分是看不到的。

（二）老師分析
1. 用心
老師很用心在介紹，拿出了不少可愛小道具，例如：K-space圖片、MRI小模型、超音波接收器3D列印模型。雖然我戴著口罩，不懂時就會露出我是懵逼的眼神，然後老師就會再講細一點，真的很努力ε٩(๑> ₃ <)۶з，而且和程老師面談的時間是最久的（1.5小時）。

2. 親切
跟老師面談的氣氛蠻好的，很平易近人，很像在與大哥哥聊天的感覺(ﾉ>ω<)ﾉ，而且老師蠻樂於分享一些小故事與經驗，不會很嚴肅但也不隨便。之後有跟學長小聊一下，在結束後有向老師道別，老師也開玩笑地說，學長應該沒有欺負你吧！你說呢( Φ ω Φ )

3. 關心
一開始老師的第一個問題是，為什麼想跨入資工領域？以及第二個問題是，你在碩士班中，有什麼期許或特別想加強的能力？會問這兩個問題，會讓我覺得這位老師蠻關心學生的發展與需求的。因為我去見柯老師時，她問的是數學與程設能力；而楊老師是問程設能力與生科學生程設的風氣。

會跨入資工不外乎就是資工很香，以及想用電腦科學去解決原先領域的問題。我會比較關注疾病與微觀生物學的問題，生物領域很重要的關鍵是資料，沒有資料是很難做相關研究，所以一般都要跟其他組織合作或是從資料庫拿資料。

需求大概是想強化程設與演算法這部分，如果可以跟生物資訊有所結合那更好，但沒辦法也沒關係，反正碩論不一定會與未來工作性質有關，未來如果順利畢業，想找純資訊或生資相關的工作也是可以。

4. 小結
程老師是很用心、親切且關心學生發展與需求的老師，我相信數年後，也會是受到學生愛戴的好老師。分享個小故事，學長剛到實驗室時，老師就問學長你想要什麼東西？學長想想研究室有點熱，就來個小冰箱吧！數天後實驗室就有小冰箱了，真的很有愛(*´∀`)~♥。如果當初學長回答我要一張床.....ㄟ黑(´ΘωΘ`)

四、結論
再次重申我還是建議一定要再跟老師約面談，一來我只能短暫觀察且非常片面的，沒辦法與所有老師長時間相處過；二來有些資訊可能過時或我理解錯誤。

關於楊老師提出的問題，真的很真實。在跟程老師的學生聊天時，也得知程老師來中山不到一年的時間，也有遇到同樣的情況，為所有老師拍拍。

在職場上更為真實，我自己也有被換掉的經驗，同時是百感交集的，但日子還是要過，不可能因為這種事情就停滯不前。如果有在看PTT，跳槽這件事情在工程師中很常見，因為跳槽可能可以獲得更好的待遇與發展，那為何不跳槽？或許只能說沒有正確或錯誤的選擇，只有對得起自己良心的選擇。

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