2019.4.14周报蒋培培

1.做了几个加窗实验,并整理了相关结果。 2.做了最近一阶段的总结。反思:一方面,总结其实自己完全可以做的更好,但是我把这个看轻了。导致结果并不满意,希望以后我可以认真对待每一件事。另外一方面,总结表述,自己容易陷入一个区域,想详细的把自己知道的做的都表达出来,结果就是跟流水账似的,没有重点。其实这个问题讲十大算法的时候,老师跟我提过,但是这次我又没有注意,以后一定要刻意的注意一下。 3.读了几篇相关的博士论文,感觉大同小异,但是对之前一些听说的一些名词有了新的理解,像动目标检测,动目标显示,cfar有了新的认识,对他们的原理有了初步理解,没有想的那么难。 4.找了新的程序,大概看了一下,里面包括汽车模型,道路模型,以及车的行驶路线模拟,测量每个车的距离速度角度,还有加入的cfar问题,感觉更符合我们的要求,周末配置了相关环境,后期还需要具体分析。 5.读了算法图解这本书,确实很有意思,晚上读的,都睡不着了。一个晚上看了三分之一,导致白天起不来(๑ò︵ò๑),后期继续努力。 ...
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2019.04.14周报-荣美

1、听了大数据智能与知识图谱的讲座。首先从传统web和未来web讲起,引出了知识图谱,然后分开讲解了知识图谱的相关技术,主要有:描述逻辑、语义Web和关联数据;然后就是知识图谱的要解决的技术问题(知识图谱的构建、大规模知识图谱的存储、查询、推理等)还有知识图谱面临的挑战(学习能力和演化能力、推理能力和表达能力等)。因为好多专业名词不懂,幸亏有录音,也建议大家以后有会议可以录音。 2、减量式论文的翻译完成了,主要针对上下文相同名词的翻译是否一致,翻译图中标注,翻译流程图三部分工作,明天和老师顺一遍再做相应修改。 3、GCN方面,的确反映出了我的懈怠,没给自己压力,太惯着自个儿了,立下flag要改正,不能浪费时间却事倍功半了。 4、多传感器噪声抑制问题,周末回家还没有看,明天开始查阅论文,万一以后得用的话省的来不及。 5、于老师的那个,硬着头皮看吧。 ...
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张亚娟周报2019.4.14

看了关于LSTM 一个动画的视频: 视频地址: https://www.bilibili.com/video/av15998549?t=41 收获:了解到了LSTM是为了解决普通RNN所存在梯度消失和梯度爆炸的的弊端而提出的。LSTM会根据主线的需要,去记忆和 忘记一些分线的内容,输出的内容由主线和分线的内容共同决定。 阅读了老师分享的2篇论文的绪论部分,通过阅读,了解到了语音增强的算法的大概过程。有子空间算法、谱减法、 改进的谱减法、维纳滤波器、基于最小均方误差准则的对数谱幅度估计。 在深度学习方面,用到的主要算法有:基于非负矩阵分解、基于有监督学习的语音增强算法、基于神经网络的语音增强。目前知识了解到的只是知道了 有这些算法以及各种算法的优缺点,没有深入了解。 3.查看了关于语音方面的基础知识,但是发现自己对最基础的专有名词都不理解,然后查了一下,从听过这个概念,到理解这个概念,知道表达的具体意思,有种豁然开朗的感觉。 ...
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王明贤周报20190414

本周: 一.修改论文:原理部分老师指出不足:总体建构没突出,每部分写的独立,没有联系在一起,没有系统化。针对于上述把总体构架提到开端,从总体构架一步步写,从大到小,双模型实现的具体想法与老师沟通看是否可行。 二.工程:1.由于最近可能购入GPU设备,查了不型号设备,以便随时购入。 2.关于小波分解出现的问题做分析:原因一关于模型的问题有可能传入不同信号都会存在预测误差,这样在把预测数据揉在一起可能导致误差累计,lstm是根据你传入不同的数据训练出不同网络参数,所以我认为不是模型网络结构的问题;原因二小波分解代码是否存现问题(尚未发现),或许这个分解不是我们认为的分解,尚需查证。 三.其他:本周利用周六日两天做了数学建模,锻炼一下。 ...
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张涛周报20190414

按照事件顺序一一记录: 1 装发项目: a) 本周共开会四次。前两次为电话会议,与程老师和宇涵一起商讨指令集的制定。周四下午三个人见面开会,制定详细的指令集与指令流程,并由宇涵制作PPT准备汇报。周六上午项目组核心成员开会,讨论整体方案。在整体方案讨论中,对于摇荡预测部分目前无修改,但建议多传感器冗余可以暂缓,同时在预测训练中加入气象与航行数据。 重点讨论了关于语音指令部分的内容,对于仅仅利用科大讯飞完成语音识别的计划感觉相对单薄,而且指南中要求有语义部分。因此,周六晚上针对自然语言理解部分展开前期调研。 b)语音指令。本周初步制定语音指令集,马天宇调试科大讯飞离线任务有了进展,这些都为后期研究奠定了基础。此处重点阐述关于NLP部分的内容。 目前该内容可以分为三个部分:第一部分为语音预处理,负责减小强干扰环境对语音识别形成的影响,该部分交给张亚娟负责。第二部分为语音识别,目前借助科大讯飞完成了初步的语音转文字工作,后期可能需要加入声纹识别,该部分目前马天宇负责。这一部分内容偏工程和基础,根据新的方案无法形成亮点。第三部分为本任务的亮点,即自然语言理解,需要从语音文本中理解指令。针对本次特定应用,该部分至少需要分为词干提取、word2vec、语义组合三部分,重点内容为同义词等识别。 c) 摇荡。本周并未取得明显进展,和晓晴微信上简单讨论了一次小波分解问题,没有结果。 2 雷达项目: 目前该项目接近节点考核,本周工作内容主要针对多目标分析。周一查找相关资料,并阅读西电电子科技大学的硕士论文,虽然梳理了思路,但并未发现十分有用的内容。周二蒋培培提供了matlab中关于自动驾驶部分的示例,该例程中包括了原来代码中未见到的恒虚警检测等内容,而且提供了相角识别和轨迹描述,更符合我们的目标。目前该代码在matlab上已经跑通,蒋培培正在开展代码理解和提取工作。 另外,本周针对目标识别问题专门向史老师请教了一次,梳理了一些疑问,比如分辨率问题和加窗问题,同时也关注到雨天等影响电磁波传播情况下的问题处理。下次再整理一些继续请教。 关于道路分析问题本周未能有专门时间思考。 3 索道项目: 本周没能拿出专门时间跟进索道项目,指导孙浩如何与对方合作,希望能尽快多方位成长吧。 4. FPGA项目: a) 处理对外合同与付款。由于学校处于没有法人的特定时期,与财务部分多方联系确认了付款的合法性,并成功付款。 b) 重新梳理了5G项目需求,并安排撰写测试大纲,以防被突然袭击。 5. 研三: 本周安排集中看了一轮PPT,整体来看没有大的跑偏同时也不出彩,想顺利通过还需努力。 6. 审稿: 为知识发现年会审稿4篇。其中一篇利用复杂关系网络进行癌症基因分析的论文比较吸引我,其结论与属性拓扑的概念结构十分类似。可惜目前没有那么多的时间来深入研究了。 7. GNN学习: 本周主要针对图网络基本思路做了一次学习(https://www.bilibili.com/video/av37250492/?spm_id_from=333.788.videocard.1)。这个视频讲解比较清楚,推荐所有同学看一下。具体学习心得在周五组会上说过,再次不多啰嗦了。 8. 中医: 本周又一家中医机构联系希望我去做顾问,但对于中医资历尚浅,仅仅是和对方聊了一下,并不打算更深层合作。 ...
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2019.4.14孙浩周报

0405-0408 1.将原来数据、语音两套系统合二为一 进行逻辑调整。 2.做了音频文件选择及选用com组件中windows media player类进行播放测试功能。(与广播独立) 目前功能:多种音频文件选择和本地播放,暂停播放及恢复播放,自动下一首播放以及循环播放 客户端: 0409 1.学习客户端调用系统电量状态,进行发包测试 2.VR接口第二版说明书 0410 1.与VR进行交谈,约定0411带实验室看系统流程以及数据打包和解析 2.交谈过程中,告知VR方需添加什么界面 可见“新需求20190410(1).docx” 3.系统将客户端来的数据整合打包转发VR一份,像接近,坠落,姿态报警等信息,由socket进行异常信息传输。 4.关于语音方面,为了避免监控系统的负荷以及健康性,暂定通话以及语音由VR直接与客户端进行通信,不在利用系统进行中转和判断。 5.将姿态角的计算放到客户端来做,减轻服务器压力。 6.改变打包规则,新加三个float型状态,一个int型状态,数据包大小变为65字节。 0411 1.于501A与杜全工程师对数据交互进一步交流,目前需要确定VR系统也作为一个客户端,监控系统收到数据,整理后转发给VR系统。 2.根据之前数据做一份满足现在字节要求的数据,交付杜全工程师进行验证数据是否可用,以及VR系统验证将数据拆分是否可行。 3.将姿态预警放到客户端来做,缓解服务器压力,这样在服务器管理者模式中添加不了姿态阈值的判断。 0412 1.debug:电量传递过程中,context参数从主界面获取不到,将DEVICEDATA中构造函数修改 传递context值获取主界面上的电量值。 0414 1.修改项目计划书 确定vr任务和性能指标。 ...
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2019.4.14薛在发周报

1.修改论文,第一阶段是在原论文基础上删删减减,总是有原论文的影子在,第二阶段是把深度学习作为重要标签,将两种神经网络RNN和LSTM对比就有一定的意义。在做实验时,调整RNN的参数,与LSTM相比,会出现耗时多但精度高和耗时少但精度低两种情况。所以调整参数时怎么调是个问题,是根据经验调还是通过算法算,有最佳参数吗,需要调出最佳参数吗 2.组会上一个重点是强调意识和态度问题,平时效率低下或者方向感不足可能都源于这两个问题。学校环境和公司不一样,怎么在学校里提高做事效率也是值得思考的问题。大家推荐的书也看了一些,数学之美里出现最多的一句话是用数学将复杂问题简单化,这可能是数学美的体现之一吧。 ...
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