Rice ECE简介及选导师指南

这篇帖子是简要介绍Rice University ECE的新旧教授，方便2018Fall的新生找老师。

Rice ECE Graduate Program 基本情况： USnews 2018 排名25。

本人比较了解的领域是信号处理，该领域算是系里的传统强项。有代表性的老师是：
1. Sidney Burrus    对FFT有贡献，90年代当上了Rice工学院的院长，现在已经退休，每年春季学期教一门Advanced DSP.
2. Behnaam Aazhang  前伊朗贵族，UIUC本硕博，Vincent Poor学生，擅长无线通信。2004-2014系主任。现在不做wireless了，改做neuroscience。
3. Richard Baraniuk UIUC PhD，之前做小波和图像处理，后来做压缩传感，现在做deep learning, personalized learning, nlp.

目前，信号处理里面比较热的方向是deep learning和neuroscience相关的领域。现在做的一共有：
1. Richard Baraniuk
2. Xaq Pitkow
3. Ankit Patel

1. 无疑实力最强的，组里学生和博后人最多，水平也最高，出faculty也最多，比如GeorgiaTech的Justin Romberg, Eva Dyer，Columbia的Maleki, CMU的Aswin, Cornell的Chris Studer。。。数不胜数，能进组最好，不过组员几乎都是美本和海本，中国大陆本土本科毕业的学生进他组闻所未闻。
2. 做的偏theory of neural compuation. 巨聪明，3年拿下NSF career award, funding多得用不完，对学生数理背景要求很高。组里博后多，博士少。
3. 不建议去，具体原因私信聊。

CV，computational photography和health方向同样也很热，目前做的老师有：
1. Ashok Veeraraghavan
2. Ashutosh Sabharwal


1和2都是印度人，但是性格和处事方式迥异，对他们感兴趣的新生接触便知，细节不表。
1. 是马里兰大学rama cheppa的学生;
2. 是OSU的phd， 在Rice 跟了Aazhang干了8年的postdoc终于转正。目前他同时做wireless和scalable health，最近这两个领域都有很多funding，wireless应该尤其缺人。
2对于学生背景不挑，组里做wireless的phd，本科都是做偏物理方向的。但是好像不太容忍之前做wireless后来改做health。

以上几个方向都是老faculty正在从事的偏软的较热方向。有志于去毕业后工业界找个好工作，可以考虑以上不包括neuroscience的方向。

以下是稍微偏硬件一点，或者软硬件结合的system方向：
System方向有若干老师，比如
1. Edward Knightly（目前的系主任）
2. Lin Zhong(钟林)
3. Joseph Cavallaro
这些我就不一一介绍了，啰嗦一句，从近年毕业学生去学术圈的水平和人数来看，2>1>>3。同时，这三个老师都有fire人的历史。尤其是1。如果要找这个领域的老师可以私下联系我。

下面重点介绍几个新老师，2018Fall应该是有坑的，新生可以多多关注：

A. 电路领域：
1. Kaiyuan Yang
2. Yinyan Lin(林映嫣)

1是2017fall来的AP，密西根毕业，发了很多ISSCC，属于实力派悍将，文章多，talk也讲得非常清楚，以后一定会成长为大佬。
2是2018fall来的AP，2017-2018是系里的visiting assistant professor，今年转正。UIUC毕业，女，年纪大概有36岁。最近和很多系里系外的大佬申请到了funding，比较缺人。

B. Health领域：
Akane Sano(佐野茜?)
2018Fall来Rice,日本小姐姐，前索尼大法公司员工，MIT PhD，做的是health/mobile computing。新生如果要找她当advisor可以适当观望一段时间。

Data Science领域：
1. Reinhard Heckel
2. Santiago Segarra

1和2都是实力派：
1是Berkley postdoc, ETH phd，2017 fall来Rice，组里so far有两个人，一个中国女生，一个土耳其男生，性格似乎谨小慎微，funding目前没有很多。
2是MIT postdoc, Upenn Phd, 2018 fall来Rice。据听了faculty candidate talk的人说，水平很高，讲话也很幽默。

以上是ECE我熟悉领域的老师概况，偏物理方向的老师我不太熟悉。希望2018Fall新生可以选到适合自己的老师一起做科研，早点刷完要求的课，多发paper。

P.S. 有人问到MEE的若干问题，这里一并作答：
1. MEE转PhD项目：So far我只知道有一个人成功了。这其中需要实验室干活+文章+重新申请。走的流程不会少，唯一好处是有lab可以干活，给力的话发文章，锁定phd的坑也不是不可能。
2. MEE选CS的课： 从2017Fall开始, MEE选CS系的课存在较大的限制，建议想转码的同学直接申请Rice MCS或者别的学校的EE Master。

关于Rice校园:
Rice整个校园小而精致，橡树遍地，围绕校园有一圈3 mile长铺满沙子的outerloop，几乎时时刻刻都能看到人们跑步的身影。
outloop内的主题建筑属于地中海风格，较为统一，布局具有对称美。尽管Houston平均气温高，但是夏天的时候树荫蔽日，走在园子里面也不会觉得很晒。
高清无码图片可以点击：https://www.zhihu.com/question/24334109/answer/28471967
camps内有几个好去处.
1. 图书馆顶楼的quite study room. 坐在皮沙发上，视线正对学校标志性的lovett hall，俯瞰整个大广场，眺望天际线，在有云的时候风景极好，适合学习后放松。
2. The James Turrell Skyspace. 音乐学院后面的有灯光修饰的现代建筑，华灯初上的时候坐在里面还是蛮有feel的。
3. Shepard School of Music琴房。琴房硬件条件超级好，爱好音乐的同学周末可以预约练琴。音乐学院也是全美综合性大学最好的，演奏厅内经常会有音乐会。

mtr008 发表于 2018-12-21 16:22
感谢楼主分享~
最近在跟Prof. Yingyan Lin聊，感觉挺聊得来的，希望2019Fall能去她那里读PhD

等你好消息鸭

学长您好，我最近套到了rice ECE的一个教授，但是还没确定去不去，能私聊一下吗

游游 发表于 2018-5-13 12:04
19fall 同想申请信号处理方向，以后有问题想多多请教楼主。想问下compress sensing现在很少人做了吗？

richard baraniuk组已经不怎么做了。现在他们组的方向是用deep learning来和compressive sensing比较，从而提高performance。 之前kevin kelly也做single-pixel imaging，现在组里两个博士都要毕业了，不知道以后他们组还做不做这个。Ashok也用过compressive sensing做lens-free camera。个人感觉在Rice，compressive sensing现在重点已经从算法层面转到应用层面了。

感谢分享！伊朗贵族有点厉害2333333

Tim_Xu 发表于 2018-5-8 02:13
感谢分享！伊朗贵族有点厉害2333333

前伊朗贵族，2333 他和巴列维国王长得有点像。

complexfilter 发表于 2018-5-8 02:25
前伊朗贵族，2333 他和巴列维国王长得有点像。

当年的王室被革命了是吗hhhhhhhh

Tim_Xu 发表于 2018-5-8 03:08
当年的王室被革命了是吗hhhhhhhh

是啊，所以就携带细软跑美国去了 2333

Xaq Pitkow在做deep learning了？之前conference遇到他 看他present还都是graphical model的东西

dalring_G 发表于 2018-5-8 04:54
Xaq Pitkow在做deep learning了？之前conference遇到他 看他present还都是graphical model的东西

严格讲是theory of neural computation, 发NIPS,ICLR一类的会议。

感谢分享！   

感谢分享！！！正好是最近需求的

vogons 发表于 2018-5-8 10:22
感谢分享！！！正好是最近需求的

2018 Fall的新生吗？