科研課題:基于深度學(xué)習(xí)的以圖搜圖功能實(shí)現(xiàn)相比于文字語言,圖像可以提供更加直觀的信息。隨著文本搜索技術(shù)不斷的成熟,以圖搜圖技術(shù)也漸漸收到了人們的重視并且得到了很多的應(yīng)用,例如谷歌搜索中的以圖搜圖功能,淘寶中的拍立淘。在深度學(xué)習(xí)沒有發(fā)展起來前,以圖搜圖使用計算機(jī)視覺中典型的特征提取組成特征向量來比較圖片間的相似度的流程。而當(dāng)下,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展使得提取的特征更豐富也提高了以圖搜圖的性能。綜上對于目前以圖搜圖的發(fā)展,本課題旨在指導(dǎo)學(xué)生使用深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)計算機(jī)視覺的知識實(shí)現(xiàn)以圖搜圖的功能,并且掌握圖像搜索的的評估方法。此外,本課題也將帶領(lǐng)學(xué)生掌握簡單的網(wǎng)頁開發(fā),以實(shí)現(xiàn)上傳圖片,搜索相似圖片,對檢索出的圖片排序并輸出結(jié)果。
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導(dǎo)師:卡內(nèi)基梅隆? 博士
· 導(dǎo)師研究生與博士皆就讀于CMU,主修建筑表現(xiàn)與診斷;· 本科就讀于東華大學(xué),主修建筑環(huán)境與設(shè)備工程;· 多次在ASHRAE Winter Conference, CAADRIA等國際知名期刊上以第一作者身份發(fā)表論文;· 研究方向:計算機(jī)視覺與智能建筑
研課題研究方法
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型

AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、處理、分析具體學(xué)科(X)的海量數(shù)據(jù),并基于此進(jìn)行預(yù)測,從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比,AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力,高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域,利用AI算法研究基因數(shù)據(jù),從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬,使用傳統(tǒng)的科研方式對其進(jìn)行分析,工程量大、過程繁瑣,在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具,生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ),建立數(shù)據(jù)庫,與過往的研究成果進(jìn)行對照,快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系,從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。
整個科研教學(xué)流程中,每一位學(xué)員都將有學(xué)術(shù)督導(dǎo)協(xié)助保障研究階段性作業(yè)和論文的進(jìn)度,確保取得研究成果。
獎
科研項目成果
成果1
獨(dú)一無二的課題成果有方學(xué)者項目的導(dǎo)師會為每個學(xué)生提供獨(dú)一無二的課題,連接最前沿的科研方法和學(xué)生感興趣的學(xué)術(shù)方向,保證學(xué)生研究內(nèi)容的差異性。
成果2
在英文期刊中發(fā)表學(xué)術(shù)論文有方學(xué)者項目保證為學(xué)員在正規(guī)的英文學(xué)術(shù)期刊中發(fā)表論文。有方學(xué)者最優(yōu)秀的學(xué)生,不但可以沖擊EI、SCI等高級別期刊,而且有機(jī)會參與全球頂級的學(xué)術(shù)會議。
成果3
第一作者身份有方學(xué)者項目堅持幫助學(xué)生以第一作者身份發(fā)表論文。在申請過程中,第一作者順位恰恰是學(xué)生在科研項目中的參與程度的最佳證明。
成果4
美國Top 30院校導(dǎo)師的推薦信有方學(xué)者項目將為學(xué)生提供項目科研導(dǎo)師撰寫的推薦信。導(dǎo)師作為推薦人,來自于美國頂尖學(xué)府的科研團(tuán)隊,保證了推薦信的可信度。
成果5
高效備戰(zhàn)具有高影響力、高含金量的科研學(xué)術(shù)活動學(xué)生可以直接使用有方學(xué)者項目的成果論文沖擊多項全球頂級的科研賽事,其中包括:被譽(yù)為“中國青年的諾貝爾獎”的丘成桐科學(xué)獎、谷歌科學(xué)獎和達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦的ISEC論文比賽。

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