プログラミング言語：C 言語/C＋＋プログラミング、Pythonなど

アルゴリズムコース：データ構造、アルゴリズムの設計と分析など

コンピュータコース：OS（Linux）、コンパイルの原理、コンピュータの構成原理など

数学：離散数学、高等数学と線形代数、確率論と数理統計など゙

指導教員：斉勇（講師）

研究室　：陝西科技大学-人工知能研究所

内　　容：

戦争では、軍用機、戦車、軍艦、装甲車、空母などの軍事目標が戦略的に非常に重要である。

軍事演習では敵の目標を識別して選択的に破壊する必要がある。種類の違う軍事目標の画像を識別するために畳み込みニューラルネットワークが使用される。まず、サンプルサイズを大きくするために、写真を回転、反転、ノイズ付加などを行った。その後、畳み込みニューラルネットワークで訓練し、分類する。

役　　目：深さ学習によって軍事目標を分類する。

成果と収穫：機械学習・深層学習関連のプロジェクトに初触れ、初歩的な理解がある方。

指導教員：斉勇（講師）

研究室　：陝西科技大学-人工知能研究所

内　　容：

このプロジェクトは多くの病院と協力した。体のさまざまな部分に刺激を与えると、脳のさまざまな部分が興奮する。パルス刺激装置を用いて、大脳皮質の興奮性の変化を観察し、脳の機能的fMRIを撮影した。

深層学習アルゴリズムで、肉眼では観察できない大脳皮質の変化を分析し、モデルを訓練し、最後は医用画像に刺激点を特定する。

役　　目：深層学習で触覚刺激と大脳皮質のマッピング関係を探究し、触覚感知脳機能トポロジー図を構築する。

成果と収穫：機械学習や深層学習の基本的なアルゴリズムを学び、統計学習理論の初歩的な理解を獲得した。

指導教員：斉勇（講師）

研究室　：陝西科技大学-人工知能研究所

内　　容：

画像の三次元再構成とは、カメラなどを用いてシーンの多角度画像を取得し、二次元画像を複数入力し、空間幾何学等の知識で対象物の幾何学的構造を推定し、三次元モデルを構築することである。しかし、その画像品質の要求は高く、いくつかの画像再構成効果が悪いです。そして、最初に画像処理して画像品質を向上させる必要がある。

本研究では、まず画像のノイズを低減するためにDnCNNネットワークモデルを試行した。その後、3D再構成を行った。

役　　目：複数の二次元画像に基づいて、深層学習を3D再構成と結びつけて、原図の三次元点群を求める。元のアルゴリズムを修正し、３D再構成の精度を向上させていった。

成果と収穫：3D再構成の初期理解が得られ、深層学習を3D再構成と結びつけて精度を上げた。