2022丘獎計算機總決賽金獎、銅獎作品解析

在數字化時代,計算機無疑是每年留學er申請的大熱門方向,高薪、高就業(ye) 率又給計算機專(zhuan) 業(ye) 套上一層光環,成為(wei) 最難申請的專(zhuan) 業(ye) 之一。

不僅(jin) 如此,計算機還能作為(wei) 工具學科與(yu) 其他熱門方向結合,開展前沿的跨學科研究,還能擺脫地域限製,足不出戶做科研。

作為(wei) 全球華人中學生的Top級賽事,丘獎計算機已然成為(wei) 國內(nei) 外Top大學發掘年輕CS人才的重要渠道之一。什麽(me) 樣的計算機用科研能夠贏得丘獎的青睞?研究要做到什麽(me) 水準才能在總決(jue) 賽中獲獎?老師帶你從(cong) ?2022丘獎計算機總決(jue) 賽金獎、銅獎作品解析 中分析一二!

丘獎攻略 | 人工智能“稱霸”計算機賽道!個(ge) 人興(xing) 趣+熱點研究,丘獎金獎收入囊中!

2022丘獎計算機金獎

融合運動常識的自然語言動作序列自動生成

項目概況

通過自然語言自動生成動作序列是當前人工智能的研究熱點之一,但關(guan) 於(yu) 如何在人工智能中引入常識目前的水平十分有限。本項目提出了一種將常識引入神經網絡的方法,通過Prompting、引入CLIP特征空間和注意力機製等方法提升模型精度和泛化性。

該論文的選題主要來源於(yu) 學生的興(xing) 趣和當前人工智能研究熱點的結合,是學生自然語言處理領域長期學習(xi) 積累在計算機視覺領域的進一地步深入和擴展。

本項目利用Prompting從(cong) 自然語言處理大型預訓練模型中獲取關(guan) 於(yu) 動作的詳細描述,通過不同的方法獲取這些描述的表征,並將這些表征引入動作生成模型中。不僅(jin) 如此,學生還進一步通過大型多模態預訓練模型CLIP的Text Encoder將CLIP的特征空間引入模型。

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本文所提出的方法對於(yu) 訓練和測試集內(nei) 出現過的簡單動作有著更好的平均表現,對數據分布外生成、多個(ge) 動詞短語描述、多關(guan) 節參與(yu) 的複雜動作有明顯的生成效果提升,體(ti) 現出較強的Zero-Shot生成能力。

總的來說,學生通過對已有研究領域的大量研究並從(cong) 中發現問題,比如模型無法識別動作,學生增加了一些模塊,讓模型能夠理解人類的知識和概念。

本項目在前人的成果上更進一步,並做出了相當大幅的改進,對學界有一定貢獻,拿下計算機金獎當之無愧。

2022丘獎計算機銅獎

基於(yu) AI模型的中國傳(chuan) 統竹笛音樂(le) 風格轉換

項目概況

學生自幼學習(xi) 長笛,在音樂(le) 的滋養(yang) 中萌生了用西方樂(le) 器講述中國音樂(le) 故事、讓世界領略中華傳(chuan) 統音樂(le) 之美的想法。她選取了長笛和竹笛這兩(liang) 種東(dong) 西方代表性樂(le) 器,通過深循環生成對抗網絡(DNN-CycleGAN) 模型,實現竹笛和長笛的音樂(le) 風格轉換。

該項目提出了一種機器學習(xi) 方法DNN-CycleGAN,將音樂(le) 從(cong) 由竹笛組成的流派轉移到由長笛組成的流派。該模型包括一個(ge) 基於(yu) DNN的音樂(le) 風格功能學習(xi) 模塊和一個(ge) 用於(yu) 音樂(le) 風格轉換的CycleGAN。

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在驗證環節,學生選擇了一首經典的中國竹笛音樂(le) 《茉莉花》作為(wei) 實驗數據,該音樂(le) 的時域波被輸入到用於(yu) 音樂(le) 風格轉換的DNN-CycleGan中。

大量的實驗已經證明,將音樂(le) 從(cong) 中國流派轉換到西方流派是可行的,轉換後的音樂(le) 展示了長笛和竹笛的音色特征,具有可欣賞性。在未來,我們(men) 可以從(cong) 其他領域和流派轉移音樂(le) ,或者考慮速度,而不是像這次一樣改變所有音符的速度。

將音樂(le) 從(cong) 中國流派轉移到西方流派是一個(ge) 很新的問題,這個(ge) “新”體(ti) 現在哪怕用已有的研究方法進行組合,其創新性依然有保障。學生從(cong) 自身經曆和興(xing) 趣出發,將音樂(le) 與(yu) 計算機巧妙結合,這個(ge) 選題思路也是其他參賽者可以借鑒的。

從(cong) 近幾年丘獎計算機獲獎作品中不難看出,好的開頭就成功了一半,一個(ge) 適合丘獎的選題更能讓參賽者如虎添翼。

學生的研究課題既可以是基礎理論的研究,也可以是技術問題的探索,但無論是哪種,其結果都要對計算機科學與(yu) 技術領域中某一方向的發展產(chan) 生一定影響。

以上就是對於(yu) 2022丘獎計算機金獎、銅獎作品的解讀~科研賽事是一個(ge) 周期性項目,學生需要每周持續投入,才能獲得比較滿意的產(chan) 出。

2023丘獎亞(ya) 洲賽區已經率先開始報名,賽程比去年提早足足一個(ge) 月!按往年慣例,丘獎大陸賽區、北美賽區也將陸續於(yu) 4月、6月開始報名,想參加丘獎的同學要開始準備項目啦!

【競賽報名/項目谘詢+微信:mollywei007】

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