Project Lists
| 简介 brief introduction | 编程语言 所用框架programming language/framework | 目标会议 及 DDL（顶会标粗） target conference and ddl | 备注（remark） | student 负责学长(学姐) |
|---|---|---|---|---|
| MPL（可以理解为图论中的非着色问题）之前的work提出的算法存在漏洞，提出updated algorithm | C++ | SPIE. 29.01.2020 | x先交abstract，十月份出结果，中了后才正式开始work（只要work肯定能中） | https://wadmes.github.io/cv/ |
| 用深度学习构建一个MPL solver的选择器 | C++ and python | DAC 03.12.2019 | https://wadmes.github.io/cv/ | |
| 用调度算法去加速优化 深度学习任务 | CUDA/python | RTSS 2020 | Expected，取决于进度 | https://wadmes.github.io/cv/ |
| Parallel matrix cover problem and a case study for layout decomposition. | C++/CUDA | DAC 03.12.2019 | https://phdyang007.github.io/ |
来自学长的一些吐槽/建议
中大CS和内地高校不同（更糟糕的点）是本科的时候很难有途径接触到真正 paper-oriented 的research（不是课上的proj），所以申请的时候确实很吃亏，因为简历上真正拿得出手的也就一个GPA了，所以我那届（18） major GPA 4.0的学神都只申请到了加拿大的master。。因此在我看来本科接触一些科研实在是很有必要的，
- 一来可以体验下了解自己是不是真的喜欢科研，以及是不是有具体的喜欢/讨厌什么方向，要不要申请PHD，
- 二来如果有了成果，以后申请深造优势也大太多了，
- 三来这个方式拿到的推荐信比起上了xx教授的课拿了a给的推荐信分量也重很多，
- 四来（不好意思一下说了这么多优势，但都是自己的血泪经验）research时候被push着学到的很多东西哪怕不做research也是很有帮助的，比如tensorflow？pytorch？c++从入门到xx？
因此哪怕对这些proj都不感兴趣，还是建议各位能主动去联系找一个research做来看看，等到大四或者之后自己就有能力直接lead一个research，这样简历也会厚实很多。
research 和课上的proj不一样的是重要的是self-motivation，如果你不想干装死了也没人可以扣你GPA，我也不可能把刀架在你脖子上哈哈哈，但是要自己想清楚退出的benefit和drawback，在我看来research肯定有很多要新学不太知道的，别因为这个就放弃，太可惜了，因为其实不是能力问题，只是接触的太少，多google多问（多google优先，学长是暂时的，google是能陪你一辈子的）就好。
表格链接
（还有什么关于深造、科研、就业等问题都可以问我啦~毕竟我也是过来人哈哈哈）