【中學(xué)生科研】面對危險(xiǎn)，女性該如何自救？| 計(jì)算機(jī)方向課題

本周課題導(dǎo)視

計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)方向課題
自動駕駛多傳感器融合定位
新型文本轉(zhuǎn)語音方法
危險(xiǎn)情況下的女性自救APP
阿爾茨海默病候選治療藥物研究
深度學(xué)習(xí)在腫瘤醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用
無模態(tài)實(shí)例分割算法優(yōu)化
深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)

?1. 自動駕駛多傳感器融合定位?

目前自動駕駛面臨的主要挑戰(zhàn)是如何將收集來的大量傳感器數(shù)據(jù)集中在一起，并做出正確決策。

本項(xiàng)目旨在提出一種基于卡爾曼濾波的傳感器融合算法，通過融合多個傳感器的測量，以達(dá)到提升自動駕駛車輛定位精度的目標(biāo)。該課題適合對機(jī)器人傳感器融合算法和自動駕駛感興趣的同學(xué)。

相關(guān)學(xué)科??
計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、電子與通訊技術(shù)

2. 新型文本轉(zhuǎn)語音方法?

該項(xiàng)目旨在開發(fā)一種新的文本到語音的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，該方法能夠?qū)⑽谋巨D(zhuǎn)換為在實(shí)際場景中的語音。

我們的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基于一種新穎的移位緩沖機(jī)制，比現(xiàn)有文獻(xiàn)中的更簡單。我們使用上下文無關(guān)查找表對輸入句子進(jìn)行編碼，并且每個字符或音素包含一個條目。

相關(guān)學(xué)科??
計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)

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3. 危險(xiǎn)情況下的女性自救APP?

本項(xiàng)目擬設(shè)計(jì)一款名為“Resist”的專為女性設(shè)計(jì)的APP，幫助女性在危險(xiǎn)情況下自救。女性是易被傷害的弱勢群體，平臺以“賜予女性力量，讓女性獨(dú)立自主”為理念，依賴平臺可以保護(hù)廣大女性的人身安全，提高臨危應(yīng)變力，增強(qiáng)女性自我保護(hù)力。

相關(guān)學(xué)科??
計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)

4. 阿爾茨海默病候選治療藥物研究

最近的研究發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致PARP1活性隆低的 PARP1 蛋白突變對阿爾茨海默病具有保護(hù)作用。在項(xiàng)目中，我們的目標(biāo)是結(jié)合生物信息學(xué)和細(xì)胞摯方法來鑒定PARP1抑制劑。

此項(xiàng)目將結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、生物物理學(xué)和細(xì)胞生物學(xué)方面的尖端技術(shù)，來確定阿爾茨海默病的潛在治療藥物候選者。

相關(guān)學(xué)科??
計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、生物學(xué)

5.深度學(xué)習(xí)在腫瘤醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用?

為了對腫瘤進(jìn)行治療，放射科醫(yī)生通過醫(yī)學(xué)成像準(zhǔn)確識別和分割腫瘤，這通常既昂貴又費(fèi)時。我們的目標(biāo)是設(shè)計(jì)一種新的人工智能模型，其表現(xiàn)可以超越醫(yī)生的準(zhǔn)確性。

在本研究中，學(xué)生將全面了解深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺，以及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的所有背景知識。我們的重點(diǎn)不僅在于算法創(chuàng)新，還在于臨床環(huán)境中的模型部署。

相關(guān)學(xué)科
計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、生物學(xué)

6. 無模態(tài)實(shí)例分割算法優(yōu)化?

無模態(tài)實(shí)例分割旨在獲取與人類直覺更加類似的無模態(tài)的感知能力。現(xiàn)階段研究停留在獲取物體被投影的2D圖像特征中而不是物體的3D形狀特征。這導(dǎo)致了根本性的形狀先驗(yàn)信息的丟失。

我們的項(xiàng)目將研究不同的特征學(xué)習(xí)的方法，包括無監(jiān)督與半監(jiān)督方法，最終探尋學(xué)習(xí)物體3D形狀特征并為無模態(tài)實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)提供形狀指引。

相關(guān)學(xué)科??
計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)

7. 深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)

深度基礎(chǔ)模型在現(xiàn)代深度視覺系統(tǒng)中居于核心地位。如何通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)去探究最優(yōu)組合是目前研究的一個主要方向。

我們將研究兩種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——并比較它們的性能。實(shí)驗(yàn)將在自動駕駛數(shù)據(jù)集上進(jìn)行。

相關(guān)學(xué)科?
計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)

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