王偉仲 Weichung Wang

以跨領域研究推動科學計算與醫療AI的創新

透過整合數學與統計理論、數值演算法、應用領域知識，我致力於開發更準確、更穩定、更快速的數值計算方法與軟體，推動實際應用，促進尖端科學發展與智慧醫療創新。

在矩陣計算與科學計算領域，專注於開發高效能數值方法，突破大型矩陣計算與複雜物理模擬的技術瓶頸。針對半導體量子點、光子晶體、玻色–愛因斯坦凝態的數值模擬，深入剖析對應的高維矩陣結構，巧妙結合CPU-GPU平行計算架構，開發出融合物理特性、矩陣分析與高效能計算的創新演算法，顯著提升計算精準度與效率，使原本極為複雜且耗時的問題得以大幅加速求解，遠超過傳統方法。這些突破性創新為科學研究帶來前所未有的數值模擬能力，強化計算方法的影響力。

我們也致力於建構電腦實驗的數學與統計模型以及不確定性量化分析，以提升對複雜系統的建模、分析與預測能力。透過結合統計理論、數值最佳化與高效能計算，得以更高效率的處理高維度數據，並精準評估模擬結果的可靠性。這些技術不僅推動科學研究與工程模擬的發展，也為電腦實驗與智慧決策提供堅實的理論基礎與應用演算法。

在醫療AI領域，我們專注於開發最先進的深度學習與機器學習模型，並將其應用於醫學影像分析，特別是胰臟癌的早期偵測。我們研發的AI模型可精確解析CT影像，自動辨識胰臟腫瘤，提升診斷準確性，提高患者獲得及時治療的機會。這些智慧醫療技術的突破，能有效輔助臨床決策，提升患者的治療成效。