【中學生科研】面對危險，女性該如何自救？| 計算機方向課題

本周課題導視

計算機科學技術方向課題
自動駕駛多傳感器融合定位
新型文本轉語音方法
危險情況下的女性自救APP
阿爾茨海默病候選治療藥物研究
深度學習在腫瘤醫學圖像分割中的應用
無模態實例分割算法優化
深度學習模型架構設計

?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是如何將收集來的大量傳感器數據集中在一起，并做出正確決策。

本項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，以達到提升自動駕駛車輛定位精度的目標。該課題適合對機器人傳感器融合算法和自動駕駛感興趣的同學。

相關學科??
計算機科學技術、電子與通訊技術

2. 新型文本轉語音方法?

該項目旨在開發一種新的文本到語音的深度神經網絡方法，該方法能夠將文本轉換為在實際場景中的語音。

我們的網絡架構基于一種新穎的移位緩沖機制，比現有文獻中的更簡單。我們使用上下文無關查找表對輸入句子進行編碼，并且每個字符或音素包含一個條目。

相關學科??
計算機科學技術

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3. 危險情況下的女性自救APP?

本項目擬設計一款名為“Resist”的專為女性設計的APP，幫助女性在危險情況下自救。女性是易被傷害的弱勢群體，平臺以“賜予女性力量，讓女性獨立自主”為理念，依賴平臺可以保護廣大女性的人身安全，提高臨危應變力，增強女性自我保護力。

相關學科??
計算機科學技術

4. 阿爾茨海默病候選治療藥物研究

最近的研究發現，導致PARP1活性隆低的 PARP1 蛋白突變對阿爾茨海默病具有保護作用。在項目中，我們的目標是結合生物信息學和細胞摯方法來鑒定PARP1抑制劑。

此項目將結合機器學習、生物物理學和細胞生物學方面的尖端技術，來確定阿爾茨海默病的潛在治療藥物候選者。

相關學科??
計算機科學技術、生物學

5.深度學習在腫瘤醫學圖像分割中的應用?

為了對腫瘤進行治療，放射科醫生通過醫學成像準確識別和分割腫瘤，這通常既昂貴又費時。我們的目標是設計一種新的人工智能模型，其表現可以超越醫生的準確性。

在本研究中，學生將全面了解深度學習和計算機視覺，以及數學、計算機科學和統計學的所有背景知識。我們的重點不僅在于算法創新，還在于臨床環境中的模型部署。

相關學科
計算機科學技術、生物學

6. 無模態實例分割算法優化?

無模態實例分割旨在獲取與人類直覺更加類似的無模態的感知能力。現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。這導致了根本性的形狀先驗信息的丟失。

我們的項目將研究不同的特征學習的方法，包括無監督與半監督方法，最終探尋學習物體3D形狀特征并為無模態實例分割網絡提供形狀指引。

相關學科??
計算機科學技術

7. 深度學習模型架構設計

深度基礎模型在現代深度視覺系統中居于核心地位。如何通過優化模型結構去探究最優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網絡——全連接神經網絡和卷積神經網絡——并比較它們的性能。實驗將在自動駕駛數據集上進行。

相關學科?
計算機科學技術

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