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智能路边设施已被公认为全球智慧城市的关键基础设施。例如，配备网络接口和各类传感器的智能路灯柱可以推动一系列智能城市创新，包括城市规模的智能交通，自动驾驶，实时监控和高速WiFi覆盖。我们正在自主设计并部署几十个智慧路边设施单元，其上将搭载毫米波雷达(Radar)、激光雷达(LiDAR)、热成像摄像头(thermal camera)等主流传感器以及计算与通信单元。我们将利用这些设施展开辅助自动驾驶的相关研究，并基于这个平台进行边缘计算、无线网络、分布式深度学习等研究。人工智能和传感器技术的快速发展有望从根本上将当今以医院为中心的被动式医疗保健方式转变为智能的主动式个性化健康护理。我们在智慧健康领域展开研究，构建新颖的移动系统，可以监控整体健康数据，包括生物节律（心脏/呼吸频率，睡眠质量等），日常活动（工作，家庭日常活动，锻炼等）以及在动态环境中进行的社交互动；由实验室主任邢国良教授带领，并有多名本地顶尖工程及医学专家参与的跨学科研究团队已获得「阿兹海默症药物研发基金」（Alzheimer’s Drug Discovery Foundation, ADDF）及商汤科技约600万港元资助展开阿兹海默症数码生物标记的研发工作，通过尖端的传感及人工智能技术，提升及早诊断阿兹海默症的准确度。近年来，深度神经网络算法越来越多地被运用在边缘节点的应用上，包括自动驾驶系统，增强现实，嵌入式计算机视觉等。边缘人工智能（Edge AI）的出现将各种先进的人工智能应用从云端下沉到本地的边缘节点，能有效缓解数据隐私和网络传输延时的问题。我们正在自主研究设计框架优化边缘人工智能的执行性能，包括在资源有限的边缘节点上支持多个深度学习任务，应用AutoML的原理来应对边缘和云之间模型推理的动态适应挑战。此外，我们也在研究和搭建有效的联邦学习(Federated Learning)系统，在保护数据隐私的情况下实现边缘用户的联合学习，用于智慧健康，智慧城市等应用。我们设计了基于节点相似性的联邦学习框架和有效的通信优化机制，来解决实际应用中边缘节点数据异质和资源有限的问题，并自主搭建了联邦学习测试平台进行相关实验。5G网络技术的持续发展将不断促进人类社会向更加智能化的方向迈进，其中NB-IoT是5G大家庭中面向物联网设备连接的一种低功耗广域网无线通信技术。NB-IoT自诞生之日起便广受关注，凭借低功耗、广覆盖、强连接、低成本等优越性能，使其在一众物联网通信技术中迅速脱颖而出。然而目前不论是5G网络本身还是NB-IoT技术，都处于其部署和发展的初期阶段，需要通过结合典型物联网应用的实际业务特点进行广泛且有针对性的大规模测量，最终揭示它们在实际应用场景中的具体表现，并进一步探索优化网络性能的潜力。我们目前已经开发了相对完整的多功能网络测量软件和支持多协议传输的智能化测试节点，整合实现了能够进行大规模网络测量的实验平台。我们对中国以及美国的数座城市进行了为期3个月1000多个地点的实地功耗和调试信令采样，并通过智能化方法使NB-IoT网络的综合性能得到极大提升。02
背景要求
1、智慧城市、自动驾驶和智慧健康系统，需具有以下领域之一的研究或工作经验：信号/图像处理和数据融合算法
深度传感器/毫米波雷达/ LiDAR信号处理算法
深度学习和数据挖掘算法
移动和边缘计算系统
硬件和嵌入式系统设计
具有大规模工业系统部署的经验者优先
2、无线网络与系统，需具有以下领域之一的研究或工作经验：PHY/MAC/网络层的扎实背景
多跳路由协议
WiFi/NB-IoT/LoRa/NFC/蓝牙协议
毫米波通信和网络
软件无线电
无线通信和网络中的干扰、可靠性和性能测量
3、无线能量传输和反向散射(backscatter)系统，需具有以下领域之一的研究或工作经验：熟悉RF系统，能够使用EDA工具进行HF系统仿真
使用EDA工具的混合信号电路设计
嵌入式系统设计与编程（要求掌握C语言）
硬件和软件修补与调试
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联系方式
联系人：石书尧联系电话：18101212997电子邮箱：ss119@ie.cuhk.edu.hk联系地址：香港中文大学何善衡工程楼
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