Mason学长聊留学，旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对中国香港/中国澳门/新加坡各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会申请！
一、教授简介与研究背景
Prof. Tsui是香港科技大学电子及计算机工程系和综合系统与设计学部的教授，同时担任创业教育主任、明日工程师学院主任以及智能传感器和环境技术中心副主任。他于1994年在美国南加州大学获得计算机工程博士学位，随后加入香港科技大学任教至今。
作为一位资深的集成电路与系统设计专家，Prof. Tsui的研究方向主要集中在人工智能硬件加速器、专用集成电路、计算机架构、嵌入式系统、能量收集以及集成电路与系统等领域。这些研究领域紧跟当今电子信息技术的发展前沿，对推动物联网、5G/6G通信、人工智能等新一代信息技术的进步具有重要意义。
从Prof. Tsui近年来的研究成果可以看出，他的研究重点正逐步从传统的集成电路设计向人工智能芯片、无线通信、生物医学电子等新兴交叉领域拓展。这一研究方向的转变体现了电子工程学科与时俱进的特点，也反映了Prof. Tsui敏锐把握科技发展趋势的学术洞察力。
二、主要研究方向与成果分析
根据Prof. Tsui近年来的研究论文，我们可以将其主要研究方向概括为以下几个方面：
(1) 人工智能硬件加速器
随着深度学习技术的蓬勃发展，如何设计高效的神经网络硬件加速器成为学术界和产业界共同关注的热点问题。Prof. Tsui的团队在这一领域进行了广泛而深入的探索，提出了多种创新的加速器架构和优化方法。
例如，他们提出了一种名为"Tight Compression"的CNN模型压缩方法，通过细粒度剪枝和权重置换实现了高效的模型压缩，为硬件实现提供了更多可能性。他们还设计了一种名为"SubMac"的RRAM基CNN加速器，通过利用子字级计算来提高能效和速度。此外，他们还提出了一种名为"CompRRAE"的RRAM基CNN加速器，通过运行时激活估计来减少计算量。
这些工作充分体现了Prof. Tsui团队在人工智能硬件设计方面的创新能力，为解决深度学习模型在边缘设备上的部署难题提供了新的思路。
(2) 无线通信与能量收集
在5G/6G时代，无线通信技术正朝着低功耗、高可靠、广覆盖的方向发展。Prof. Tsui的团队在无线通信芯片设计、能量收集等方面进行了深入研究，为实现万物互联的物联网愿景做出了重要贡献。
在无线通信方面，他们提出了一种用于生物医学植入设备的主动整流器设计，可以有效提高无线能量传输效率。他们还设计了一种用于便携设备的单级无线充电器，峰值效率高达92.3%。在能量收集方面，他们开发了一种可重构的RF能量收集器，工作频率在亚GHz范围内，具有极高的MPPT效率。
这些研究成果为提高无线通信系统的能量效率、延长物联网设备的续航时间提供了可靠的技术支持。
(3) 生物医学电子
随着人口老龄化和慢性病发病率的上升，可穿戴医疗设备和植入式医疗器械正成为生物医学工程领域的研究热点。Prof. Tsui的团队在这一领域也有不少创新性的工作。
例如，他们开发了一种用于生物医学植入设备的三级线圈系统，可以实现高效的无线能量传输和数据回传。他们还设计了一种用于植入式医疗设备的主动整流器，具有自适应开/关延迟补偿功能。此外，他们还提出了一种用于生物电位信号感知的模拟前端集成电路设计。
这些研究成果为开发新一代智能化、微型化、低功耗的医疗电子设备奠定了重要基础，有望在未来推动精准医疗和个性化健康管理的发展。
(4) 存储器与计算一体化
随着人工智能和大数据技术的发展，传统冯·诺依曼计算架构的局限性日益凸显。Prof. Tsui的团队在探索新型存储器与计算一体化技术方面也有不少创新性的工作。
例如，他们提出了一种名为"TAC-RAM"的计算存储一体化SRAM设计，支持多位矩阵-向量乘法，可用于二值化神经网络加速。他们还开发了一种名为"RVComp"的RRAM基内存计算模拟变化补偿技术，可以提高RRAM器件在内存计算中的可靠性。
这些研究成果为突破传统计算架构的瓶颈、实现高效的人工智能计算提供了新的技术路径。
三、研究方法与特色
通过分析Prof. Tsui的研究成果，我们可以总结出他的研究方法具有以下几个显著特点：
(1) 跨学科融合
Prof. Tsui的研究工作涉及集成电路、计算机体系结构、无线通信、生物医学等多个学科领域，体现了强烈的跨学科特征。这种跨学科融合的研究方法使得他能够从更宏观的视角审视技术问题，并在不同学科的交叉点上发现创新机会。
(2) 理论与实践结合
Prof. Tsui的研究既注重基础理论的创新，又重视实际应用的考量。在提出新的算法或架构的同时，他们通常会进行ASIC实现或FPGA验证，以证明其方案的可行性和机构性。这种理论与实践相结合的研究方法确保了其研究成果具有较强的实用价值。
(3) 系统级优化
Prof. Tsui的研究通常采取系统级优化的思路，不局限于单一模块或单一层次的改进。例如，在设计人工智能加速器时，他们会同时考虑算法压缩、硬件架构和电路实现等多个层面的优化，以实现整体性能的最大化。这种系统级优化的方法使得他们的研究成果往往具有更好的综合性能。
(4) 面向应用场景
Prof. Tsui的研究工作通常针对特定的应用场景，如便携式设备、医疗植入设备、物联网节点等。这种面向应用场景的研究方法使得他们能够更好地把握实际需求，提出更有针对性的解决方案。
四、研究前沿与发展趋势
通过分析Prof. Tsui近年来的研究方向和成果，我们可以洞察到电子信息技术领域的一些重要发展趋势：
(1) 人工智能芯片向更高能效、更低功耗方向发展
随着人工智能技术向边缘计算和物联网领域渗透，如何设计能效更高、功耗更低的AI芯片成为一个重要挑战。Prof. Tsui团队在模型压缩、稀疏计算、计算存储一体化等方面的探索，代表了AI芯片设计的重要发展方向。
(2) 无线通信与能量harvesting技术的深度融合
在物联网时代，如何实现设备的长期自主供能是一个关键问题。Prof. Tsui团队在无线能量传输、RF能量收集等方面的研究，体现了无线通信与能量harvesting技术融合发展的趋势。
(3) 生物医学电子向智能化、微型化、低功耗方向发展
随着精准医疗和个性化健康管理需求的增长，新一代生物医学电子设备正向着更智能、更微型、更低功耗的方向发展。Prof. Tsui团队在植入式医疗设备、生物电位信号感知等方面的研究，反映了这一重要趋势。
(4) 新型计算范式的探索
面对传统冯·诺依曼架构的瓶颈，学术界正在积极探索新型计算范式。Prof. Tsui团队在存储计算一体化、神经形态计算等方面的研究，代表了未来计算技术发展的重要方向。
五、对有意申请教授课题组的建议
对于有兴趣申请Prof. Tsui课题组进行暑期科研或攻读硕博学位的学生，我有以下几点建议：
(1) 夯实基础知识
Prof. Tsui的研究涉及多个学科领域，要求学生具备扎实的电子工程、计算机科学等相关学科的基础知识。建议申请者重点加强数字电路、模拟电路、计算机体系结构、VLSI设计等核心课程的学习。
(2) 培养跨学科思维
Prof. Tsui的研究工作具有很强的跨学科特征。建议申请者在学习过程中注意培养跨学科思维，尝试将不同学科的知识融会贯通，这将有助于在未来的研究中产生创新性的想法。
(3) 关注前沿动态
Prof. Tsui的研究紧跟技术发展前沿。建议申请者平时多关注IEEE等顶级学术会议和期刊的最新研究成果，了解人工智能、物联网、5G/6G通信等热门领域的最新进展。
(4) 提升动手能力
Prof. Tsui的研究强调理论与实践相结合。建议申请者在学习过程中注重提升动手能力，尝试参与一些实际的硬件设计项目，熟悉常用的EDA工具和FPGA开发流程。
(5) 锻炼英语能力
作为一个国际化的研究团队，Prof. Tsui课题组的日常工作和学术交流主要使用英语。建议申请者平时多练习英语听说读写能力，为未来的学习和研究做好准备。
(6) 明确研究兴趣
Prof. Tsui的研究方向涵盖多个领域。建议申请者在申请前仔细阅读Prof. Tsui的近期研究论文，明确自己的研究兴趣，选择最感兴趣的方向进行深入了解。
(7) 展现主动性和创新性
Prof. Tsui的研究工作需要学生具备较强的主动性和创新精神。建议申请者在申请材料中突出展现自己的主动学习能力和创新思维，可以列举一些相关的科研经历或创新项目经验。
总的来说，Prof. Tsui的研究工作站在了电子信息技术的前沿，为解决物联网时代面临的关键技术挑战提供了创新性的解决方案。他的研究成果不仅具有重要的学术价值，也有望在未来推动智能传感、无线通信、生物医学电子等领域的技术革新。对于有志于在这些领域深耕的年轻学者来说，加入Prof. Tsui的课题组无疑是一个难得的机会，可以在这里接触到最前沿的研究课题，锻炼自己的科研能力，为未来的学术或工业生涯奠定坚实基础。
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