Sep 2018 - Oct 2020
Hsinchu, Taiwan
Sep 2014 - Jun 2018
New Taipei City, Taiwan
Arduino BeagleBone
從網路上自行蒐集需要的專業領域資料,建立適合這些資料的模型,產生專業領域詞彙的詞向量。
使用爬蟲程式將台灣的網路論壇文章儲存起來,並且以CNN和SVM做分析比較,最後CNN的準確度略高為SVM。
將12類的句子做tokenize, padding和轉為小寫後,建立 12個KN Language Model。將測試句子分別輸入12個模
型,類別判斷為得分最高者。
利用英翻中和中翻英詞典,以及word2vec比較中文單詞相似度,將每個英文單詞的不同意思分別對應到wiki頁面。
以keras作為框架訓練一個LSTM模型,將英文短句翻譯為中文。
透過臉型辨識,找出受試者之臉型,進而給出合適自己臉型的鏡框類型之建議,並將鏡框合成至臉上。
運用kaggle的animal-10資料集,經前處理後進行分類。
將論文名稱輸入RNN和LSTM,預測此論文是否會被接受。
藉由學習訓練資料裡人物的特徵,重構出原本的人臉,或是由這些特徵產生出不存在於訓練資料裡的人臉。
用卡通和動漫兩種資料集,將兩者的風格互相轉換。
藉由分析客戶的個人資料及保險紀錄,推測客戶下次會購買的保險,針對不同客戶做出商品的推薦。
獲得晉級複賽資格。
以zigbee連接家中各處的家電裝置與主控台,達成可以人為的從主控台控制,或是由家電傳回的訊號自行調整。
在PC上的操控介面由c# .net寫成,PC上會連接一個zigbee coordinator。
偵測門的狀態
偵測現在溫度
模擬家中的電燈
模擬家中的風扇
Sep 2018 - Oct 2020
Hsinchu, Taiwan
Sep 2014 - Jun 2018
New Taipei City, Taiwan
Arduino BeagleBone
從網路上自行蒐集需要的專業領域資料,建立適合這些資料的模型,產生專業領域詞彙的詞向量。
使用爬蟲程式將台灣的網路論壇文章儲存起來,並且以CNN和SVM做分析比較,最後CNN的準確度略高為SVM。
將12類的句子做tokenize, padding和轉為小寫後,建立 12個KN Language Model。將測試句子分別輸入12個模
型,類別判斷為得分最高者。
利用英翻中和中翻英詞典,以及word2vec比較中文單詞相似度,將每個英文單詞的不同意思分別對應到wiki頁面。
以keras作為框架訓練一個LSTM模型,將英文短句翻譯為中文。
透過臉型辨識,找出受試者之臉型,進而給出合適自己臉型的鏡框類型之建議,並將鏡框合成至臉上。
運用kaggle的animal-10資料集,經前處理後進行分類。
將論文名稱輸入RNN和LSTM,預測此論文是否會被接受。
藉由學習訓練資料裡人物的特徵,重構出原本的人臉,或是由這些特徵產生出不存在於訓練資料裡的人臉。
用卡通和動漫兩種資料集,將兩者的風格互相轉換。
藉由分析客戶的個人資料及保險紀錄,推測客戶下次會購買的保險,針對不同客戶做出商品的推薦。
獲得晉級複賽資格。
以zigbee連接家中各處的家電裝置與主控台,達成可以人為的從主控台控制,或是由家電傳回的訊號自行調整。
在PC上的操控介面由c# .net寫成,PC上會連接一個zigbee coordinator。
偵測門的狀態
偵測現在溫度
模擬家中的電燈
模擬家中的風扇