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本周课题导视
计算机方向
- 深度学习-视频图片背景的自动分割
- 建筑施工安全
- 癌症系统生物学数据的可视化工具开发
- 机器学习实战
- 弹幕情感分析
- 深度学习-新闻摘要生成
- 自然语言处理-哲学历史文献
1. 深度学习-视频图片背景的自动分割
在疫情期间，人们的日常工作学习离不开远程视频会议。许多人会使用背景切换功能来隐藏自己真实背景环境，也喜欢使用photoshop来更换照片背景。
在这个项目中，我们将使用深度学习的方法来快速自动分割背景图片，这个模型可以运用到视频以及日常图片中，从而使得日常生活更加便捷。
相关学科
计算机科学
2. 建筑施工安全
近年来，建筑施工中发生的问题层出不穷，给国家的快速发展带来了巨大的阻碍。在建筑行业的快速发展中，社会各界越来越关注建筑施工安全管理，识别施工现场的潜在风险对提高施工安全至关重要。
我们将根据机器学习算法，评价建筑的施工安全性，这将提高建筑的施工效率和安全程度。
相关学科
计算机科学
3. 癌症系统生物学数据的可视化工具开发
将系统生物学应用于癌症研究是当前计算生物学的最重要分支之一。目前，癌症的研究越来越依靠整合多组学分析，但缺乏有效的整合多组学数据的计算与可视化工具。在这个项目中，我们将基于肺癌多组学数据，开发可视化工具，阐明基因与基因，基因与蛋白质，蛋白质与代谢物，代谢物与疾病之间的网络联系，从而为结合组学大数据理解疾病机理提供有效工具。该项目适合对系统生物学数据深度挖掘，多学科交叉感兴趣的学生。
相关学科
计算机科学、生物医学工程
4. 机器学习实战
作为一门交叉学科，机器学习以统计理论为基础，辅以计算机科学搭建框架，灵活解决不同行业的数据问题。该课程的主要目的是通过教授学生基本的数学，统计，机器学习以及编程知识，使得学生可以独立上手一定规模的机器学习项目。
本课程将挑选两个高质量的kaggle竞赛项目作为实战，一步一步帮助学生理解与实践。学生完成报告后，可在专业修改后发表于自己博客或论文预印网站如arxiv。
相关学科
计算机科学
5. 弹幕情感分析
弹幕视频逐渐成为视频网站的主流功能，这种用户嵌入式的评论也在很大程度上改变了视频的观看体验甚至在一定程度上决定视频的质量。弹幕也成为了用户输出情感和观点的渠道，这也为我们分析视频提供了一个新的入口。
本工作旨在通过对弹幕内容进行情感分析来预测视频在未来的播放趋势。此任务涉及到多方面的技术例如自然语言处理，深度学习，数据挖掘等。
相关学科
计算机科学
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6. 深度学习-新闻摘要生成
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。这一领域的研究将涉及人们日常使用的语言，在日常生活中，获取新闻是不可或缺的一部分，但是随着人们生活节奏加快，我们只有有效的时间来了解新闻事件。于是，直接阅读新闻摘要或者总结性标题成为了一个有效的方法。
我们将对新闻内容，使用最前沿的深度学习算法，自动生成新闻摘要，我们将使用开源代码和数据集来完成该课题。
相关学科
计算机科学
7. 自然语言处理-哲学历史文献
从NLP角度出发，考察是否对于哲学家和学派，现有的NLP技术可以进行有效地分类，从而对不同的学派进行特点总结。通过聚类尝试对研究文献进行归类，为现有的哲学以及文献学的分类和研究提供新的思路。
同时另一个有趣方向是对于哲学文献，是否可以用NLP和数据可视化的方法，考察在不同历史时期的哲学文献中词汇，语法，语义上是否有演进，以及与当代文献的区别与差异。
相关学科
计算机科学、哲学、文学
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