毛郁舜 YU-SHUN MAO

我畢業於中山大學 電機系-網路多媒體組,專業是人工智慧,課餘時間會研修Coursera 線上大學課程,Coursera相關課程認證可以參考LinkedIN。 我發表過三篇會議論文和一篇期刊論文。 碩一 研究推薦系統,碩二 研究時間序列預測,主要以空氣品質預測為題目。

    

程式語言


  • C
  • Python
  • LabVIEW

資料分析


  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Science-Kit
  • Tensorflow
  • Pytorch

學歷

National Sun Yat-Sen University 國立中山大學

電機工程系 網路多媒體組

2018 - 2021

國立高雄科技大學

電訊工程系

2014 - 2018

Air Quality Forecasting Using a Hybrid Deep Neural Network Model

一般預測系統將所有輸入變數餵至模型中,我們使用皮爾森相關係數來衡量目標變數和輸入變數的相關性,從中挑選相關性高的變數輸入至模型,此方法可以避免過度擬合且提升預測效果。我們提出的混合深度類神經網路包括擴張卷積(Dilated Convolution)和雙向GRU(Gated Recurrent Unit)從數據中學習局部特徵和時間特徵。此外,注意力結構允許模型專注於重要的特徵,使預測更加準確。 我們的方法和近期的空氣品質預測方法相比,預測效果明顯優於其他方法。

此篇論文投稿於國際期刊Elsevier-International Journal of Forecasting (審稿中)(第一作者)

Leveraging User Comments for Recommendation in E-Commerce

協同過濾方法無法有效處理資料稀疏性和擴展性,導致預測效果和效率低落。以往推薦系統是基於user-item rating matrix 來進行評分,然而我們通過Word2Vec將評論中的關鍵字轉換為詞向量,再將詞向量和評分矩陣一起納入考量,以此作為推薦系統的基礎,可以有效改善預測效果。自建構分群法(I-SCC)同時找出user之間的關聯性和item 之間的關聯性,分群結果可以有效看出推間的脈絡, A物品和B物品同時被購買時(獲得同一位user評價),意味著高機率兩物品會被分為同一群。主成分分析(PCA)用來降低評分矩陣的維度,提高推薦系統的預測效率。 最後依據分群結果和降維的評分矩陣來導出用戶的偏好。 實驗顯示此方法優於分群方法和舊有方法。

此篇論文發表於國際期刊MDPI-applied science.(第二作者)  URL:https://www.mdpi.com/2076-3417/10/7/2540

IOT智慧化水質檢測機台(大學畢業專題)

本專題係針對水產養殖業中所用的水質感測器進行改良,因水質感測器無法長期置於水中的問題,所以藉由自動化智慧機台完成一系列量測及保養之動作,解決感測器長期置於水中產生汙染和感測器中的反應溢過度的消耗,來避免量測所帶來的誤差,且自動化量測機台可以24小時不停工作,能有效降低人事、物力和數據錯誤所帶來的損失。  同時機台也搭載遠端通訊協定WIFI,業主可以透過手機或平板瀏覽網頁來確認魚池的水質狀況;為了把控感測器的準確性和壽命,我們開發了水質感測器之壽命檢知演算法,通過每次校正誤差的大小來推估感測器的現有壽命,可以避免水質誤判而導致錯誤投藥,使業主的損失降到最低。

跌倒偵測系統(大專生國科會計畫)

此系統是採用高斯混合模型(GMM)作為基礎。首先將以高斯混合模型來提取影像中的前景和後景,再來對前景執行三步驟組處理,第一步將前景轉為灰階,第二步將前景高斯模糊處理,第三步將前景擴張(Dilate)處理,再來對前景進行輪廓定位,最後依定位的座標和面積,並依兩值大小判斷此姿勢是否無法行動,如果無法行動則寄出郵件提醒家人。

手部姿勢辨別系統

首先透過web cam 擷取手部的影像,第一步影像透過濾鏡濾除不必要的背景,第二步用輪廓定位計算出手掌的形狀,第三步用凹凸偵測計算出手指間的凹凸點,最後依據凹凸點的數量來比對手勢,判斷此手勢是否正確,如果正確的話則在圖片上顯示設定文字。

工作經歷

研究參與人員  •  國立中山大學

九月 2018 - 九月 2021

1.  學習人工智慧專業知識。

2. 定期閱讀相關論文,並嘗試實作其方法。 

3. 從相關論文中找出關鍵議題,並嘗試解決。

4. 將成果發表至國際會議或國際期刊。 

5. 撰寫研究計畫書和成果報告。

 

實習生  •  財團法人金屬工業研究發展中心

七月 2016 - 九月 2016

1. 協助工程師組裝機台

2. 見習機電控制程式撰寫

3. 見習機台動作流程開發

發表過的會議論文

1. Deep Convolutional Neural Network for Air Quality Prediction(第一作者)

4th Annual International Conference on Information System and Artificial Intelligence (ISAI2019)

2. Prediction Of Particulate Matters By Long Short-Term Memory(第二作者)

2020 International Computer Symposium (ICS 2020)

3. A Novel Deep Neural Network for Air Quality Prediction(第一作者)

The 7th International Conference on Applied System Innovation 2021 (ICASI 2021)

實際參與的研究計畫

1. 國立中山大學與高雄醫學大學合作研究計畫-整合神經檢查、生化分析、認知功能及腦部電位技術於阿茲海默症患者智能減退之預測性研究

2.環保署/科技部空氣汙染防制科技研究合作計劃-動態模糊類神經網路於汙染源對空氣品質影響之研究與實作 

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