AI輔助專業寫作的研究

有一篇說到「AI輔助專業寫作」的研究。
與我先前的心得很一致。
出處是：
Connell Pensky, A.E., Usdan, J.H. & Chang, H. Generative AI’s Impact on Graduate Student Professional Writing Productivity and Quality. Int J Artif Intell Educ 35, 4057–4082 (2025).
期刊內文連結
ChatGPT給的這篇文章的 Summary。

透過AI輔助寫作，
對完成任務的速度有很大幫助（150 分鐘→65 分鐘）
也提昇了完成作品的品質（A− → A）

20260706.工作中回憶

上週三下午跟W2副廠長預講了SP提案，
試講時就講了約五十分鐘
大家反應都還不錯。
簡報改版的次數遠比博士論文口試簡報還多。
初版時像寫短文，最終像一本小說！XD
接著約了T,TA正式提案，
會議在二行321會議室。
是二行最大最體面的會議室。

另外，在中鋼投稿論文這件事，
我上一次竟然是2022年TAAI。
中間有三年KPI沒做論文這件事！
所以決心要好好寫！
這週上班時，以及晚上、週末時間，
花了不少時間，來來回回跟AI互動了非常多次。
完成了一篇APIEMS 2026投稿。

跟從前認真寫論文時候，真是時隔許久。
認真寫一篇國際會議論文投稿。
可能從博士畢業就沒有這樣認真寫論文了。
前幾年有跟MS Lab學弟妹的論文作共同作者。
這幾年工作有跟學校老師們共同作者，
不過大多不是自己親力親為。
近年中鋼的論文投稿似乎都是把研發報告草率修改後投稿。

這次投稿的等級不同，
我想大概跟以前ICASSP、InterSpeech、APSIPA差不多吧？
所以花了很多心思在（透過AI的幫忙）
調整架構、修改英文、加強貢獻的論述。
讓我回想起在中研院時
第一次寫國際會議論文投稿。
感謝老師花了非常多的心思幫忙修改，
跟我原版寫的相比，簡直是大整型！

經過這兩件事，我覺得
高標準、高投入、高回饋，
真的很棒！
辛苦、費心，都值回代價。
所有這些「修改」的訓練、
人生中有價值的經歷，
不會如湮消散，
而是內化、昇華自己的工作水平。

在企業工作很好！
怎麼在論文中講故事、
怎麼論證、思辯、創新、應用價值、效益
都不是寫論文時再想，
而是為了滿足使用者的需求，
在執行的過程就一步一步地穩固地架構起來了。

另一件比較特別的是：
第一次投稿至工業工程與管理方面的領域。
我進中鋼之後較多做這方面的研發。
不僅需要AI預測模型，也需要OR數學最佳化技術。
這個領域對公司的營運績效影響是很大的。
相較之下，做單一產線改善，或是單一一種問題的改善，
效益很有限。

不過，事實上我從來沒學過工業工程與管理。
也沒在這領域發表過論文。
到底這個領域大家研究什麼，有什麼好技術、好方法，
我都不清楚。
感覺要學些點子，為公司做好事情，
多與工工學界接軌還是蠻重要的。

這次投稿，
從選擇conference，就花了很多心思。
因為完全一無所知。
那就問了AI，從難度較低，
但又有一定水平，大咖都會參加的會議來投。
剛好APIEMS 2026辦在南韓的釜山。
我最近常苦於從來都沒去過南韓。
也算滿足我的願望。

寫論文的過程，
發現我連conference proceeding電子檔都沒有。
還好在2016辦在台灣這次，網站還有留下來，
上面還有論文PDF。

總之，過程中有很多收獲。
希望九月初公告錄取論文的時候能有好的結果。

連結至 ResearchGate

最近開通了 ResearchGate 帳號，

有點像 Google Scholar。

連結如下：

Hung-Yi Lo on ResearchGate

20200629-30.擔任碩論口委

6/29早上來中山應數，
擔任郭老師的學生的碩論口試委員。
主題跟 imbalanced data, feature selection 有關。

同席還有羅老師、中研院謝老師、高大黃院長。

6/30下午來成大電通所
擔任學弟解巽評教授三個學生的碩論口試委員。

早上中鋼開完會，匆匆忙忙去搭台鐵。
現在幾乎只有去成大才會搭台鐵了。

跟畢業碩士生合照

其中有一位做得真的很不錯！
可能是三年內，我聽到做得最棒的碩論，
也投稿上了PKDD。
恭喜他們。

20140513-16.台南參加PAKDD 2014

2014/05/13-16
PAKDD國際會議在台南的香格里拉飯店舉辦。
鴻海公司是贊助商之一，
並且我是 PAKDD 2014 Competition 主辦人之一。
故這幾天每天通勤坐火車來台南參加會議囉！

四天的火車票，
有一天晚上主管開車載我回來。

公司的攤位

在有PAKDD 2014圖案的地方照一張留記念

晚宴非常精彩。除了同事們以外，跟中正大學丁教授、開南大學歐教授，資策會的兆文學弟一桌。
此外四天的中餐都在這裡吃Buffet，非常過癮。

最後一天下午，去成大資工新大樓看看我的教授朋友。
在路上自拍一下。
四天的台南行收獲非常豐碩。

Call for participation: PAKDD 2014 Competition - ASUS Malfunctional Components

I am pleased to announce the launch of the PAKDD 2014 Competition - ASUS Malfunctional Components Prediction, which is a part of the Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.

The goal of PAKDD 2014 competition is to predict future malfunctional components of ASUS notebooks from historical data. This will help estimate how many products will require maintenance or repair services.

ASUS has provided information on its laptop shipments as well as the laptops requiring maintenance or repair services. Participants will use this information to estimate how many of each module of a specific model will require maintenance or repair services.

=====

Important Dates:
．Sunday, January 26, 2014 04:00 UTC - Competition begins
．Tuesday, April 1, 2014 04:00 UTC - Final submission deadline

Prizes
．1st place - $5000
．2nd place - $2500
．3rd place - $1000

For more details please refer to: https://www.kaggle.com/c/pakdd-cup-2014/

IICM Ph.D. Dissertation Award 中華民國資訊學會博士最佳論文獎

Award Certification

The Plaque

20131227.中山大學領 IEEE 博士論文獎

IEEE 2013 Best Ph.D. Thesis Award IEEE Tainan Section
presented to Hung-yi Lo
in recognition of excellent researches in multimedia and data mining in his Ph.D. studies.

好文推薦：誰叫你要唸博士班！《臺大校友雙月刊》

誰叫你要唸博士班！《臺大校友雙月刊》

文章摘錄：
顯然問題不是如何讓更多學生唸博士班，而是如何讓教授與學校了解到底對學生、對社會的責任是什麼。學生一畢業就不是學校與教育部的責任了嗎？

學生唸大學部、碩士班或博士班應該都各有他們的學習目標，而大學與教授的責任是幫助並確定學生達到他們的學習目標。目標的達成反應在校友的表現與對社會的貢獻受到肯定，這才是大學與教授的主要價值所在。

2013/12/07.TAAI 晚宴合照

2013/12/07 在 TAAI 的晚宴中，
拍下了這張對我來講意義深遠的合照。
因為我研究生涯中，
許多重要的伙伴們都在這張照片中。
照片中幾乎人人都有張獎狀，
表示大家在研究上都有好的成就。

最左邊的王如江博士是我中研院的同事。
我們從合寫一篇IEEE ICME 2010論文開始。
接續著這篇論文，
王如江連續三年有第一作者ACM Multimedia Full Paper被接受。
大多數人大概不知道這有多困難。
每年全世界最頂尖的學者都會到論文到ACM Multimedia，
通常全台灣都只有三五篇Full Paper被接受。
博班期間連續三年ACMMM被接受，全台大概只有王如江一個人吧？
因此他獲得了 TAAI 最佳博士論文獎，和美律電聲論文獎。

在ICME論文之後，
我寫了一篇IEEE Transaction on Multimedia、
一篇IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering，
再加上其他大大小小的比賽得獎紀錄。
我也獲得了今年中華民國資訊學會博士論文獎跟 IEEE 中華民國第一分會博士論文獎。
ICME可以說是我們研究起飛的開始。
王如江近日到University of California, San Diego做研究。
TAAI晚宴也算是他出國前難得的一次聚餐的機會。

左邊第二個是我台大同實驗室學弟李政德博士。
我們同為林守德老師收的第一批學生，
一起在實驗室度過好多年的生活。
他也是TAAI最佳博士論文獎與中華民國計算語言學會博士論文獎的得主。

右邊第二位是我碩班同實驗室的葉倚任博士，
他是前幾年的TAAI最佳博士論文獎得主，
目前在文化應數當助理教授。

我覺得非常榮幸，也非常幸運，並且充滿感恩，
能與這一群優秀的伙伴們走過一段時間。
（似乎台灣所有博士論文獎的得主都是我的朋友。
其實不然！資訊領域是很大的。）

雖然我們在學術研究上是這樣的努力，
但現在學術界大環境對年輕人很不利，
所以我們的辛苦才正開始。
希望照片中的每一位，
都能找到適合、環境好、值得我們去的學界單位。

Good News: Institute of Information & Computing Machinery (IICM) Ph. D. Thesis Award

I have awarded IICM Ph.D. thesis award. The thesis award result can be obtained at http://www.iicm.org.tw/award/paper2013.pdf.

Very Good Survey Paper of Music Information Retrieval

Casey, M.A.; Veltkamp, R.; Goto, M.; Leman, M.; Rhodes, C.; Slaney, M., "Content-Based Music Information Retrieval: Current Directions and Future Challenges," Proceedings of the IEEE , vol.96, no.4, pp.668,696, April 2008
doi: 10.1109/JPROC.2008.916370

Abstract: The steep rise in music downloading over CD sales has created a major shift in the music industry away from physical media formats and towards online products and services. Music is one of the most popular types of online information and there are now hundreds of music streaming and download services operating on the World-Wide Web. Some of the music collections available are approaching the scale of ten million tracks and this has posed a major challenge for searching, retrieving, and organizing music content. Research efforts in music information retrieval have involved experts from music perception, cognition, musicology, engineering, and computer science engaged in truly interdisciplinary activity that has resulted in many proposed algorithmic and methodological solutions to music search using content-based methods. This paper outlines the problems of content-based music information retrieval and explores the state-of-the-art methods using audio cues (e.g., query by humming, audio fingerprinting, content-based music retrieval) and other cues (e.g., music notation and symbolic representation), and identifies some of the major challenges for the coming years.

keywords: {Internet;content-based retrieval;information retrieval;music;World-Wide Web;cognition;content-based music information retrieval;download services;music content;music downloading;music industry;music perception;music streaming;music tracks;musicology;online music collections;online products;online services;Cognition;Computer science;Content based retrieval;Digital signal processing;Fingerprint recognition;Marketing and sales;Multiple signal classification;Music information retrieval;Organizing;Signal processing algorithms;Audio signal processing;content-based music information retrieval;symbolic processing;user interfaces},

URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4472077&isnumber=4472076

國科會大專學生研究計畫

For Potential Students:

國科會大專學生研究計畫
101年度是二月中截止。
今年度還不知道。
這是很重要的一件事，幫助大學部學生拿到補助。

Paper Cited

Our idea of cost-sensitive learning for music tagging was cited by a Journal paper: Shufei Duan, Jinglan Zhang, Paul Roe and Michael Towsey, A survey of tagging techniques for music, speech and environmental sound, Artificial Intelligence Review, 2012.

How to deal with noisy social tags due to people of different levels of musical knowledge remains a research problem. To reduce the noisy tags made by end users, statistical models were built to improve the accuracy. These models are specially developed for tag prediction based on the tag count information. Tags are collected through collaborative platforms such as MajorMiner game and Last.fm. By counting the number of different types of tags for the same music clip, a weight score will be added to the tag and then put into classifiers. The higher the score is, the more reliable the tag is. Through this, a tag prediction will be made and noisy tags will be reduced (Lo et al. 2011).

20120705.Proposal Defense

今天早上10:30至12:00是我Proposal Defense。
感謝我的指導教授王新民老師和林守德老師，
這幾年來的耐心指導和提攜。

感謝我的Proposal口委，陳銘憲教授、陳信希教授和林軒田教授，
給我許多非常寶貴的建議。
對我後續改進我的論文，非常有幫助！

最後感謝我的老婆、小孩、和家人們的支持！

A Sentence from the Acknowledgement of A M.S. Thesis

"I would also like to thank my lab mate Hung-Yi Lo for his valuable advice and friendly help." Thesis of MMX

I am so glad and happy to see this sentence.
Wish I could be a good leader, adviser, or colleague in the future.

State of the Journal (IEEE TKDE, Feb 2012)

The number of submissions in 2010 was 704, and the number of submissions in 2011 was about 680 (projection that includes submissions for the month of December). As mentioned before, it is our primary goal to improve the quality of the journal, and the number of submissions does not quite refl ect the quality of the journal. Rather, the quality and timeliness of the papers are better refl ections of the quality of the journal. We have kept the acceptance rate around 17 percent, and the turnaround time to about 2.4 months in 2011. The reviewing process does take up a lot of the associate editors’ and reviewers’ time, so it is important for the journal to attract better quality submissions. We have therefore been more critical with the screening of submissions before assigning them to reviewers. As in the past, many papers that are out of the scope of TKDE and are not ready for review were administratively rejected. I have also spent time randomly checking the submissions using cross-checking software, and have rejected a number of papers where the authors did not declare prior work clearly and that contained material from papers belonging to others.

[Harvard CS264] 09 - Machine Learning on Big Data: Lessons Learned from Google Projects (Max Lin, Google Research)

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View more presentations from npinto

A Good Random Forest Implementation in Matlab

Many research results show that the Random Forest has very promising predictive performance.

I just found a good random forest implementation in Matlab

http://code.google.com/p/randomforest-matlab/

After some experimental tests, I found that the drawback of RF is its computational speed.

But this package is still very useful for me.

Thanks for the authors.

20120109.研究記錄

今天把去年推導過的數學，
用更嚴謹更仔細的方式，
重新推導了一遍。

剛開始推的時候，覺得我去年推的是一坨屎，
但因為submit了兩篇相關Paper所以超挫！
會不會兩篇都是廢紙！
很想仆街死在地上…XDDDDD

花了好幾小時推完後，
才發現以前很抽象的推法完全正確。
現在又覺得自己去年時是天才，
這就是所謂的從地獄昇到天堂嗎？

今天反覆想了大概有三個小時。
去年推的時候大概花了兩三天。
話說，換成數學系，或理論根基很強的資訊系，
搞不好半小時一小時就解決了…囧