硕士班研究所新生手册.docx
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硕士班研究所新生手册
硕士班研究所新生手册
IssuedbyandvalidinthePPSCLab.DirectedbyProf.MH.Perng
凡本人之研究生，必须在本人同意指导论文之后的一个月期限内，仔细读完这一本手册，并针对不解的部分求教学长或本人，直到确定充分了解为止。
如果你期望在两年期间顺利完成硕士学位，并且按部就班地把这两年时间最有效地利用，这本小小的手册告诉你：
（1）获得硕士学位的最低修课与论文要求，
（2）这个实验室里用什么样的制度协助你完成前述要求，（3）为什么要有这些要求，以及这样的制度安排，（4）你该如何规划修课与研究进度。
关于最低毕业学分的要求，是控制组的统一规定。
关于论文的要求，是我个人的规定，别的实验室可能有不一样的规定和要求，不在此细述。
至于本实验室的制度安排，是针对前述论文要求而设计的。
基本上，我对学位论文的前述要求是与英、美所有MasterofScience的要求一致。
但是国外有所谓的MasterofEngineering，其训练目标、过程、课程安排等皆与MasterofScience大相径庭。
壹、选课
（1-1）
毕业学分：
学校规定硕士班最低毕业学分是26学分（含两学期书报讨论共两学分，以及八门三学分的课）。
通常硕士生会在两年四个学期里分别选修4+3+2+1门课，或者4+3+2门课。
（1-2）
控制组规定：
必修「PME5203数字控制系统」与「PME5201线性系统理论」两门课（大学部为本系毕业且已修过该课程者可免修），此外再任选两门控制组开授之研究所课程（课号为52XX者皆可）。
（1-3）
如果你的硕士论文题目是机械视觉，我建议你多选修以下课程：
学期
修课课名
三下
逻辑设计（PME3209）、汇编语言（交大电子系）、
四上
微算机原理（PME4200）、DSP程序设计与实验（交大电控）、
四下
C程序语言与机电系统应用（PME4020）、计算器结构（EE3450）、
一上
线性系统理论、数字控制系统、影像处理（EE6630）、数字电路设计（EE4285）
一下
智能型控制、视讯处理（EE6650）、样型辨别（EE6660）、类神经网络（EE6530）
二上
计算机周边系统导论、微机电传感器
其中红色表示控制组必修，粉红色表示控制组必须任选其中两门，蓝色表示与机械视觉密切相关的课，绿色表示与电路或芯片设计相关的课，粗体字为建议选修，细体字为建议旁听。
类神经网络是一门较难分类的课，它和机械视觉有关，能选修最好，但非必要。
假如你可以从大二开始规划，更好的选修课方式建议如下：
学期
修课课名
二下
汇编语言（交大电子系）
三上
逻辑设计（EE2280）
三下
计算器结构（EE3450）
四上
微算机原理（PME4200）、数字电路设计（EE4285）、DSP程序设计与实验（交大电控）
四下
C程序语言与机电系统应用（PME4020）、
一上
线性系统理论、数字控制系统、影像处理（EE6630）
一下
智能型控制、视讯处理（EE6650）、样型辨别（EE6660）、类神经网络（EE6530）
二上
计算机周边系统导论、微机电传感器
这个program和上一个的差别主要是可以较早修完数字电路设计（VHDL语言，主要用于FPGA芯片设计），大四下就可以先尝试进行用DSP及FPGA进行基础的影像处理程序撰写。
此外，先学汇编语言，再学逻辑设计、再学计算器结构，最后学数字电路设计，后三门彼此前后错开是较佳的学习程序。
（1-4）影像处理是机械视觉的基础或先修性课程，它提供了机械视觉所需要的各种基础工具，而机械视觉可以视为是影像处理技术的一种应用领域。
样型辨别也是影像处理技术的一种应用领域，它算是机械视觉的一个主要子题之一。
视迅处理。
（1-5）以影像处理的技术为核心，未来可以发展的方向有：
（1）与机电系统结合，成为自动化的关键性技术（尤其是组件定位、制程及产品瑕疵检验等），
（2）与IC及芯片设计技术结合，成为机械视觉相关产品（譬如：
智能型大楼门禁管理与监控系统核心芯片）之核心技术，或者影像、视迅处理卡的核心设计技术。
因此，上面的选课建议中把FPGA和DSP的设计能力列为必备专长。
贰、论文的要求
我对硕士论文的基本要求是：
（1）论文的主要内容，是叙述一套方法在一个特定场合中的应用。
（2）这套方法必须要有所创新或突破，并因而对学术界有所贡献。
因此，它或者是解决既有问题的新方法，或者是既有方法的新应用，或者是以一个新的方法开启一整片新的应用领域。
（3）在论文中，你必须要有能力提出足够的证据来让读者信服说：
针对这个应用场合，你所提出来的方法确实有比文献中一切既有方法更优越之处。
（4）此外，你必须要能清楚指出这个方法在应用上的限制，并且提出充分证据来说服读者：
任何应用场合，只要能够满足你所提出来的假设（前提）条件，你的方法就一定适用，而且你所描述的优点就一定会存在。
（5）你还必须要在论文中清楚指出这个方法的限制和可能的缺点（相对于其它文献上的既有方法，或者在其它应用场合里）。
假如这个方法有任何重大缺点，在口试时才被口试委员指出来，其后果有可能是论文无法通过。
（6）行文风格上，它是一篇论证严谨，逻辑关系清晰，而且结构有条理的专业论述。
也就是说，在叙述你的方法的过程，你必须要清清楚楚地交代这个方法的应用程序以及所有仿真或实验结果的过程，使得这个专业领域内的任何读者，都有办法根据你的描述，在他的实验室下复制出你的研究成果，以便确定你的结论确实是可以「在任何时间、任何地点、任何人」都具有可重复性（可重复性是「科学」的根本要求）。
（7）而且，你对这个方法的每一个步骤都必须要提供充分的理由说明「为什么非如此不可」。
（8）最后，你的论文必须要在适当位置清楚注明所有和你所研究之题目相关的文献。
而且，你必须要记得：
只要是和你所研究的问题相关的学术文献（尤其是学术期刊论文），你都有必要全部找出来（如果漏掉就是你的过失），仔细读过。
假如你在学位论文口试时，有口试委员指出有一篇既有文献，在你所讨论的问题中处理得比你的方法还好，这就构成你论文无法及格的充分理由。
（9）第
（2）款所谓「对学术界的贡献」，指的是：
把你的所有研究成果扣除掉学术界已经发表过的所有成果（不管你实际上有没有参考过，没有参考过也算是你的重大过失），剩下的就是你的贡献。
假如这个贡献太少，也构成你论文无法及格的充分理由。
上面所叙述的九款要件中，除第
（2）款之外，通通都是必须要做到的，因此没有好坏之分。
一篇硕士论文的好坏（以及成绩的评定标准），主要是看第
（2）款所谓「对学术界的贡献」的多寡与重要性而定。
假如你要申请国外的博士班，最重要的也是看你的硕士论文有什么「贡献」而定（这往往比TOFEL、GRE、GPA还重要）。
一个判断硕士论文的好坏有一个粗浅办法：
假如你的研究成果可以在国外著名学术期刊（journals，而非magazines）上发表，通常就比一篇只能在国外学术会议（conferences）上发表的硕士论文贡献多；一篇国外学术会议的论文又通常比无法发表的论文贡献多；在国际顶尖学术期刊上发表的论文通常比一篇二流的学术期刊论文贡献多。
SCI有一种叫做ImpactFactor的指数，统计一个期刊每篇论文被引述的次数。
通常这个次数（或指数）愈高，对学术界的影响力就愈大。
以机械视觉相关领域的期刊而言，ImpactFactor在1.0以上的期刊，都算是顶尖的期刊。
这些期刊论文的作者，通常是国外顶尖学府的著名教授指导全球一流的博士生做出来的研究成果。
参、完成硕士论文所需要的能力
从前面的叙述可以归纳出来，完成硕士论文所需要的能力包括以下数项，依它们的培养先后次序逐项讨论。
1数据检索的能力：
在给定（或自己拟定）的题目范围内，你必须有能力利用数据检索系统（尤其是教育部「博硕士论文检索系统」、Compendex和SCI这三套论文数据索引系统），查出所有相关的论文，而无任何遗漏（否则你可能在论文口试时才发现同一个题目已经有人发表过了）。
你到底要用什么样的关键词和查所程序去保证你已经找出所有相关的文献？
这是第一个大的挑战。
每一组关键词（包含联集与交集）代表一个论文所构成的集合，假如你用的关键词不恰当，你可能找到的集合太小，没有涵盖所有的相关文献；假如你用的关键词太一般化（譬如「image」），通常你找到的集合会太大，除了所有相关文献之外还加上好几十倍的毫不相关的文献。
2资料筛选的能力：
即使你使用了恰当的搜寻策略，通常找到的文献集合都还是明显地比你所需要的集合大，而且通常文献比数大概在一两百篇或数百篇之间，而其中会和你的的研究子题直接且密切相关的论文，通常只有廿、卅篇左右。
你如何可以只读论文的题目、摘要、简介和结论，而还没有完全看懂内文，就准确地判断出这篇论文中是否有值得你进一步参考的内容，以便快速地把需要仔细读完的论文从数百篇降低到廿、卅篇？
这考验着你从事资料筛选的能力。
（3）期刊论文的阅读能力：
期刊论文和大学部的课本截然不同。
大学部的课本是寻次渐进地从最基本的知识背景逐步交代出整套有系统的知识，中间没有任何的跳跃，只要你逐页读下去，就可以整本都读懂，不需要在去别的地方找参考数据。
但是期刊论文是没头没尾的十几页文献，只交代最核心的创意，并援引许多其它论文的研究成果（但只注明文献出处，而完全没有交代其内容）。
因此，要读懂一篇论文，一定要同时读懂数篇或十数篇被援引的其它论文。
偏偏，这十几篇被援引的论文又各自援引十数篇其它论文。
因此，相对于大学部的教科书而言，期刊论文是一个极端没有系统的知识，必须要靠读者自己从几十篇论文中撷取出相关的片段，自己组织成一个有系统的知识，然后才有办法开始阅读与吸收。
要培养出这种自己组织知识的能力，需要在学校靠着大量而持续的时间去摸索、体会，而不可能只利用业余的零星时间去培养。
因此，一个大学毕业后就不再念研究所的学生，不管他在大学部有多优秀，都很难在工业界利用业余的时间去培养出这种能力。
所以，硕士毕业生和大学毕业生最大的差别，就是：
学士只学习过吸收系统知识的能力（也就是读别人整理、组织好的知识，典型的就是课本）；但硕士则学习过自己从无组织的知识中检索、筛选、组织知识的能力。
3期刊论文的分析能力：
为了确定你的学位论文研究成果确实比所有相关的学术期刊论文都更适合处理你所拟定的应用场域，首先你必须要有能力逐篇分析出所有相关期刊论文的优点与缺点，以及自己的研究成果的优点与缺点，然后再拿他们来做比较，总结出你的论文的优点和缺点（限制）。
但是，好的期刊论文往往是国外著名学府的名师和一流的博士生共同的研究成果，假如你要在锁定的应用场域上「打败」他们，突出自己的优点，这基本上是一个极端困难的挑战。
即使只是要找出他们的缺点，都已经是一个相当困难的工作了。
一个大学毕业生，四年下来都是假定「课本是对的」这样地学下来的，从来没有学习如何分析课本知识的优缺点，也就是「只有理解的能力，而没有批判的能力」。
硕士生则必须要有「对一切既有进行精确批判」的能力。
但是，这个批判并非个人好恶或情绪化的批判，而是真的找得到充分理由去支持的批判。
这个批判的能力，让你有能力自己找到自己的优、缺点，因此也有机会自己精益求精。
所以，一个大学毕业生在业界做事的时候，需要有人指导他（从事批判性检验），帮他找出缺点和建议改进的可能性。
但是，一个严格训练过的合格硕士，他做事的时候应该是不需要有人在背后替他做检证，他自己就应该要有能力分析自己的优、缺点，主动向上级或平行单位要求支持。
其实，至少要能够完成这个能力，才勉强可以说你是有「独立自主的判断能力」。
4创新的能力：
许多大学毕业的工程师也能创新，但是硕士的创新是和全世界同一个学术团体内所有的名师和博士生挑战。
因此，两者是站在不同的比较基础上在进行的：
前者往往是一个企业内部的「闭门造车」，后者是一个全球的开放性竞争。
其次，工程师的创新往往是无法加以明确证明其适用条件，但是学术的创新却必须要能够在创新的同时厘清这个创新的有效条件。
因此，大学毕业生的主要能力是吸收既有知识，但硕士毕业生却应该要有能力创造知识。
此外，台湾历年来工业产品的价位偏低，这一部分是因为国际大厂的打压以及国际消费者的信任不易建立。
但是，另一方面，这是因为台湾的产品在质量上无法控制，因此只好被当作最粗糙的商品来贩卖。
台湾的产品之所以无法有稳定的质量，背后的技术原因就是：
各种创新都是只凭一时偶然的巧思，却没有办法进一步有系统地厘清这些巧思背后可以成立的条件。
但是，创新其实是可以有一套「有迹可寻」的程序的，这是我最得意的心得，也是我最想教的。
肆、为什么要坚持培养阅读与分析期刊论文的能力
我所以一直坚持要训练研究生阅读与分析期刊论文的能力，主要是为了学生毕业后中长期的竞争力着想。
台湾从来都只生产国外已经有的产品，而不事创新。
假如国外企业界比国外学术的技术落后三年，而台湾的技术比国外技术落后五年，则台湾业界所需要的所有技术都可以在国外学术期刊上找到主要的理论依据和技术核心构想（除了一些技术的细节和knowhow之外）。
因此，阅读期刊的能力是台湾想要保持领先大陆技术的必备条件。
此外，只要能够充分掌握阅读与分析期刊论文的技巧，就可以水到渠成地轻松进行「创新」的工作。
所以，只要深入掌握到阅读与分析期刊论文的技巧，就可以掌握到大学生不曾研习过的三种能力：
（1）自己从无组织的知识中检索、筛选、组织知识的能力、
（2）对一切既有进行精确批判的独立自主判断能力、（3）创造新知识的能力。
创新的能力在台湾一直很少被需要（因为台湾只会从国外买整套设备、制程和设计与制造的技术）。
但是，大陆已经成为全球廉价品制造中心，而台商为了降低成本也主动带技术到大陆设厂（包括现在的晶元代工），因此整个不具关键性技术的制造业都会持续往大陆移动；甚至IC的设计（尤其数字的部分）也无可避免地会迅速朝向「台湾开系统规格，进行系统整合，大陆在前述架构下开发特定数位模块」的设计代工发展。
因此，未来台湾将必然会被逼着朝愈来愈创意密集的创意中心走（包括商务创意、经营创意、产品创意、与技术创新）。
因此，不能因为今㆝台湾的业界不需要创新的能力，就误以为自己一辈子都不需要拥有创新的能力。
我在协助民间企业发展技术研发的过程中，碰到过一位三十多岁的厂长。
他很聪明，但从小家穷，被环境逼着去念高工，然后上夜校读完工专。
和动态性能（bandwidth、responsespeed等）无关的技术他都很深入，也因为产品升级的需要而认真向我求教有关动态性能的基本观念。
但是，怎么教他都不懂，就只因为他不懂工程数学。
偏偏，工程数学不是可以在工厂里靠自修读会的。
一个那么聪明的人，只因为不懂工数，就注定从三十岁以后一辈子无法在专业上继续成长！
他高工毕业后没几年，廿多岁就当课长，家人与师长都以他为荣；卅岁当厂长，公司还给他技术股，前途无量；谁想得到他会在卅岁以后被逼着「或者升级，或者去大陆，或者失业」？
每次想起这位厂长，看着迫不急待地要到台积电去「七年赚两千万退休金」的学生，或者只想学现成可用的技术而不想学研究方法的学生，我总忍禁不住地要想：
十年后，我教过的学生里，会不会有一堆人就只因为不会读期刊论文而被逼提前退休？
再者，技术的创新并不是全靠聪明。
我熟谙一套技术创新的方法，只要学会分析期刊论文的优缺点，就可拿这套方法分析竞争对手产品的优缺点；而且，只要再稍微加工，就可以从这套优缺点的清单里找到突破瓶颈所需的关键性创意。
这套创新程序，可以把「创新」变成不需要太多㆝分便可以完成的事，从而减轻创意的不定性与风险性。
因此，只要会分析论文，几乎就可以轻易地组合出你所需要的绝大部分创意。
聪明是不可能教的，但这套技巧却是可以教的；而且只要用心，绝大部分硕士生都可以学会。
就是因为这个原因，我的实验室整个训练的重心只有一个：
通过每周一次的groupmeeting，培养学生深入掌握阅读与分析期刊论文的技巧，进而培养他们在关键问题上突破与创新的能力。
伍、期刊论文的分析技巧与程序（参考第9页图一）
一般来讲，好的期刊论文有较多的创意。
虽然读起来较累，但收获较多而深入，因此比较值得花心思去分析。
读论文之前，参考SCIImpactFactor及学长的意见是必要的。
一篇期刊论文，主要分成四个部分。
（1）Abstract：
说明这篇论文的主要贡献、方法特色与主要内容。
最慢硕二上学期必须要学会只看Abstract和Introduction便可以判断出这篇论文的重点和你的研究有没有直接关连，从而决定要不要把它给读完。
假如你有能力每三十篇论文只根据摘要和简介便能筛选出其中最密切相关的五篇论文，你就比别人的效率高五倍以上。
以后不管是做事或做学术研究，都比别人有能力从更广泛的文献中挑出最值得参考的资料。
（2）Introduction：
Introduction的功能是介绍问题的背景和起源，交代前人在这个题目上已经有过的主要贡献，说清楚前人留下来的未解问题，以及在这个背景下这篇论文的想解决的问题和它的重要性。
对初学的学生而言，从这里可以了解以前研究的概况。
通常我会建议初学的学生，对你的题目不熟时，先把跟你题目可能相关的论文收集个30〜40篇，每篇都只读Abstract和Introduction，而不要读MainBody（本文），只在必要时稍微参考一下后面的Illustrativeexamples和Conclusions，直到你能回答下面这三个问题：
（2A）在这领域内最常被引述的方法有哪些？
（2B）这些方法可以分成哪些主要派别？
（2C）每个派别的主要特色（含优点和缺点）是什么？
问题是，你怎么去找到这最初的30〜40篇论文？
有一种期刊论文叫做「reviewpaper」，专门在一个题目下面整理出所有相关的论文，并且做简单的回顾。
你可以在搜寻Compendex时在keywords中加一个「review」而筛选出这类论文。
然后从相关的数篇reviewpaper开始，从中根据title与Abstract找出你认为跟你研究题目较相关的30〜40篇论文。
通常只要你反复读过该领域内30〜40篇论文的Abstract和Introduction，你就应该可以从Introduction的评论中回答（2A）和（2B）这两个问题。
尤其要记得，当你阅读的目的是要回答（2A）和（2B）这两个问题时，你一定要先挑那些Introduction写得比较有观念的论文念（很多论文的Introduction写得像流水帐，没有观念，这种论文刚开始时不要去读它）。
假如你读过假如30〜40篇论文的Abstract和Introduction之后，还是回答不了（2C），先做下述的工作。
你先根据（2A）的答案，把这领域内最常被引述的论文找齐，再把他们根据（2B）的答案分成派别，每个派别按日期先后次序排好。
然后，你每次只重新读一派的Abstract和Introduction（必要时简略参考内文，但目的只是读懂Introduction内与这派有关的陈述，而不需要真的看懂所有内文），照日期先后读，读的时候只企图回答一个问题：
这一派的创意与主要诉求是什么？
这样，你逐派逐派地把每一派的Abstract和Introduction给读完，总结出这一派主要的诉求、方法特色和优点（每一篇论文都会说出自己的优点，仔细读就不会漏掉）。
其次，你再把这些论文拿出来，但是只读Introduction，认真回答下述问题：
「每篇论文对其它派别有什么批评？
」然后你把读到的重点逐一记录到各派别的「缺点」栏内。
通过以上程序，你就应该可以掌握到（2A）、（2B）、和（2C）三个问题的答案。
这时你对该领域内主要方法、文献之间的关系算是相当熟捻了，但是你还是只仔细读完Abstract和Introduction而已，内文则只是笼统读过。
这时候，你已经掌握到这领域主要的论文，你可以用这些论文测试看看你用来搜寻这领域论文的keywords到底恰不恰当，并且用修正过的keywords再搜寻一次论文，把这领域的主要文献补齐，也把原来30〜40篇论文中后来发现关系较远的论文给筛选掉，只保留大概20篇左右确定跟你关系较近的文献。
如果有把握，可以甚至删除一两个你不想用的派别（要有充分的理由），只保留两、三个派别（也要有充分的理由）继续做完以下工作。
然后你应该利用（2C）的答案，再进一步回答一个问题（2D）：
「这个领域内大家认为重要的关键问题有哪些？
有哪些特性是大家重视的优点？
有哪些特性是大家在意的缺点？
这些优点与缺点通常在哪些应用场合时会比较被重视？
在哪些应用场合时比较不会被重视？
」然后，你就可以整理出这个领域（研究题目）主要的应用场合，以及这些应用场合上该注意的事项。
最后，在你真正开始念论文的mainbody之前，你应该要先根据（2A）和（2C）的答案，把各派别内的论文整理在同一个档案夹里，并照时间先后次序排好。
然后依照这些派别与你的研究方向的关系远近，一个派别一个派别地逐一把各派一次念完一派的mainbodies。
（3）Mainbody（含simulationand/orexperimentalexamples）：
在你第一次有系统地念某派别的论文mainbodies时，你只需要念懂：
（3A）这篇论文的主要假设是什么（在什么条件下它是有效的），并且评估一下这些假设在现实条件下有多容易（或多难）成立。
愈难成立的假设，愈不好用，参考价值也愈低。
（3B）在这些假设下，这篇论文主要有什么好处。
（3C）这些好处主要表现在哪些公式的哪些项目的简化上。
至于整篇论文详细的推导过程，你不需要懂。
除了三、五个关键的公式（最后在应用上要使用的公式，你可以从这里评估出这个方法使用上的方便程度或计算效率，以及在非理想情境下这些公式使用起来的可靠度或稳定性）之外，其它公式都不懂也没关系，公式之间的恒等式推导过程可以完全略过去。
假如你要看公式，重点是看公式推导过程中引入的假设条件，而不是恒等式的转换。
但是，在你开始根据前述问题念论文之前，你应该先把这派别所有的论文都拿出来，逐篇粗略地浏览过去（不要勉强自己每篇或每行都弄到懂，而是轻松地读，能懂就懂，不懂就不懂），从中挑出容易念懂的papers，以及经常被引述的论文。
然后把这些论文照时间先后次序依序念下去。
记得：
你念的时候只要回答（3A）、（3B）、（3C）三个问题就好，不要念太细。
这样念完以后，你应该把这一派的主要发展过程，主要假设、主要理论依据、以及主要的成果做一个完整的整理。
其次，你还要在根据（2D）的答案以及这一派的主要假设，进一步回答下一个问题：
（3D）这一派主要的缺点有哪些。
最后，根据（3A）、（3B）、（3C）、（3D）的答案综合整理出：
这一派最适合什么时候使用，最不适合什么场合使用。
记住：
回答完这些问题时，你还是不应该知道恒等式是怎么导出来的！
当你是生手的时候，你要评估一个方法的优缺点时，往往必须要参考它的Examples。
但是，要记得：
老练的论文写作高手会故意只present成功的案例而遮掩失败的案例。
所以，simulationexamplesand/orexperiments很棒不一定表示这方法真的很好。
你必须要回到这个方法的基本假设上去，以及他在应用时所使用的主要公式（resultantequations）去，凭自己的思考能力，并且参考（2C）和（2D）的答案，自己问问看：
当某某假设在某些实用场合上无法成立时，这个方法会不会出什么状况？
猜一猜，预测一下这个方法应该会在哪些条件下（应用场合）表现优异，又会在哪些条件下（应用场合）出状况？
根据这个猜测再检验一次simulationexamplesa
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