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会津大学 大学院 / コンピューター理工学
シェ リンチと申します。中国からの留学生です。今、会津大学大学院の二年生です。 今やっていることは、Transformerを使って、CodeDiffを分析して、コードレビュー必要性を判断すること。 スキル：Python、Java、JavaScript、MySQL、SQL、ＨＴＭＬ、ＣＳＳ、C、MATLAB、OpenGL フレームワーク：SpringBoot、React、Mybatis、Pytorch、TensorFlow
AIに関する領域で、よりいいものを作りたい！人の幸せに役に立つことをしたい！
プロジェクトの目標:いくつかの患者の心音図データから、新しい患者が病気になる確率を自働的に判定するモデル を訓練します。 信号データセットごとに、ホワイトノイズのデータセットとシフトのデータセットが生成され、データ向上のために使用さ れます。 SVM、MLP、CNNなどのモデルを使って、ターゲットのデータセットをトレーニングします。 フーリエ変換を使って精度を上げようとしました音声データを使った方が良い結果になりました。 最終的には外れ値トリミングを使ってデータ中のノイズの影響を抑え、モデルの精度を21%上げることに成功しました
福島気象庁の公式データを使って、勾配降下法と正規方程式法という2つの異なる方法で線形回帰を行いました。 風向きのデータを数値化し、温度に与える風向きの影響を分析しました。 クラスとメソッドを使用してパッケージ化し、コードの可読性と保守性を向上させました。 重みとバイアスのランダム初期化は、モデルにランダムな初期状態を提供し、予測の精度を向上させます。 予測誤差は最終的には1.5℃以下、18時以降は0.2℃以下と予測されています。 勾配降下法と正規方程式法を比較すると、現在のデータ次元、データサイズでは、正規方程式法の精度が高くなり ます。
独自に開発したSpringBoot & ReactフレームワークをベースとしたWebサイドシステムで、フロントエンドとリアエンドを 分離したアーキテクチャを採用しています。 製品の特性に合わせて反復速度を速めるために、Springの代わりにSpringBootフレームワークを使用して、プロジェ クトの各種構成を簡素化し、迅速な開発と開発を実現しました。 SpringBootフレームワークでバックエンドサーバーを構築し、Mybatisフレームワークと統合することで、データソース、 インタフェース、マッピングファイルなどの構成を簡素化し、開発効率を50%向上させました。 注釈を使って開発を簡素化し、RequestMappingやAutowiredなどの開発効率を高めます。 Reactフレームワークを使ってWeb側のページを構築し、コンポーネントを多重化できるようにすると、開発効率が2倍 になります。 Key属性を使用してリストのレンダリング性能を向上させます。 コンポーネントでは、Reactのフック(Hooks)を使ってコンポーネントの状態を管理します。 React仮想DOMを使用して、効率的なコンポーネントの更新とレンダリングのメカニズムを提供し、開発効率を大幅に 向上させます。 React Routerを使ってルーティングやナビゲーションを管理することで、1ページのアプリの複数ページの切り替えを 効率的に行うことができます。 MySQLを使用してシステムデータベースとして、Navicat管理ツールを使用してより直感的で効果的にデータベース スタイルを見ることができます。
会津大学 大学院 / コンピューター理工学
プロジェクトの目標:いくつかの患者の心音図データから、新しい患者が病気になる確率を自働的に判定するモデル を訓練します。 信号データセットごとに、ホワイトノイズのデータセットとシフトのデータセットが生成され、データ向上のために使用さ れます。 SVM、MLP、CNNなどのモデルを使って、ターゲットのデータセットをトレーニングします。 フーリエ変換を使って精度を上げようとしました音声データを使った方が良い結果になりました。 最終的には外れ値トリミングを使ってデータ中のノイズの影響を抑え、モデルの精度を21%上げることに成功しました
