她说专注自身节奏,流水争的是滔滔不绝
得益于DKU的通识博雅教育体系,我在大一大二上了许多生物、计算机、环境等方向的初级课程。这些课程逐渐打消了我对文科转理科的畏怯,也转变了我的学习习惯和思维方式。在计算机科学101这门课上,我对编程的“bug出有因”产生了兴趣,并通过担任这门课的Peer Tutor (同辈辅导员)巩固了基础,实现了知识的输出。在随后的美国数学建模比赛中,我进一步接触了统计和机器学习并加深了对这方面的兴趣,于是在大二下学期选择了数据科学作为我的专业。
我计划前往卡耐基梅隆大学攻读计算数据科学硕士,进一步夯实自己的理论知识。本科时,在机器学习上我着重于方法实现和应用研究。我希望在接下来的两年增强数理背景,在理论机器学习上有所成长。
大二暑假,我有幸加入了李明教授的语音与多模态智能信息处理实验室,开始学习计算机视觉及其在自闭症诊断领域的应用。我认为自闭症研究是个既有现实意义又有学术可行性的方向。现实意义上,它的供需还不平衡,其落地能帮助到很多家庭和整个社会;学术上来说,我发现支撑它的一些识别任务已有不错的效果,是情感计算的研究课题中适合落地的题目。
自闭症组的研究涉及一系列多模态的行为识别任务,即通过图像、音频等行为数据检测人在活动中的特征,包括手势识别、动作识别、眼神估计等。比如,我们需要判断受试儿童是否在听到自己名字后和自闭症儿童一样表现出更少的注视转移、是否能迅速准确地完成指认物品的任务等。
我先是通过基于视频监控检测电梯内的异常行为这一研究课题对动作识别任务进行了初步实践。在李明教授和程铭助教的指导下,我和队友陈欣萌采用了“多模态训练,单模态推理”的方法,在降低数据获取和计算成本的同时,有效保证了识别效果。随后我们也有幸在ACM ICMI会议上发表了这项成果,研究团队也申请了相关专利。
后来,在我的标志性成果项目(Signature Work)中,我开始学习自闭症自动诊断的另一重要任务——注视区域估计。三维中的眼神识别任务旨在检测受试者的眼神注视方向,然而注视方向本身还不能体现出此刻受试者关注的区域。因此,我和刘文星助教合作提出了一个多视角多屏幕的 3D 眼神向量重建方法,基于预测的眼神注视方向,进一步在三维坐标系里推理出受试者明确的注视点及感兴趣的区域。通过比较该区域的语义信息,我们便可以检测受试者任一时刻出现的注意力转移,进而初步评估他们的反应能力。
首先,我在研究中体会了构建和测试想法带来的兴奋感。品读现有的高质量论文并由此展开头脑风暴是一种享受,激励我去找网上的课程资料补充知识,变成一个主动学习者。整个学习过程也多了一份虔诚,少了一份功利。
其次,科研经历也帮助了我去探索和明确自己的价值。DKU数据科学的课程设置和自闭症组的研究课题偏应用,让我得以更快地理解手头工作作为实际产品产生的影响力。了解到行为信号处理在虚拟现实和社交机器人中的广泛应用,以及其对医疗和教育等领域的推动,我对自己的研究方向更是多了一份信念和热忱。同时,我也开始关心产品落地所面临的算法上的挑战,逐渐明确了毕业后的学习目标。
最令我感动的是DKU在各个方面一直致力于“以学生为中心”。在课程上,通识博雅教育体系给所有同学一个不以高中文理背景为标准的专业探索和选择机会。在学业规划上,学校设有Flunch活动,提供经费以鼓励学生邀请教授共进午餐、促进交流。在科研资源上,DKU设有暑期研究学者项目和学生体验式学习奖学金项目,为学生提供资金和专业指导。
此外, DKU的教授们也十分关心学生的发展。李明教授是我大学四年的学术导师,加入他的实验室是我四年里学业上最大的幸运和机遇。无论是在学术指导、选课规划、研究生项目申请及选择还是毕业设计上,李明教授的科研眼光和专业内功总是令我深受启发。
1. 在探索中逐渐找到意义感。高中时,我的目标仅是一场考试,并想当然地认为大学的KPI考核就是一份令人羡慕的录取通知。刚来DKU时,我的视野又局限于单课成绩,没有把自己放在时间这根轴上仔细衡量自己的位置。我很高兴在多次徘徊后逐渐摆脱了短视,理清了自己和世界的关系,也找到了学习本身的快乐和自身的价值。
2. 找到自己的节奏,慢慢建立自信。刚学编程时,我发现自己不属于反应很快的同学,也不是从小就展现出天赋的小孩。因此在这段时间,我意志摇摆,不相信自己的决策。随着不断积累和学习的深入,我发现人各有自己的开窍节点和适合的学习方式。我逐渐不再为速度而焦虑,专注于自身的节奏和动力源,“流水不争先,争的是滔滔不绝”。
1. 本科阶段,主要的变强途径还是上课。认真地对待每一次作业,及时发现并解决疏漏,收获的便不止是成绩,还有扎实的基础、惊喜的灵光乍现、潜在的合作机会、更高的发展平台。
2. 有规划地探索。在计划的框架内尝试各个领域,方可在试错时更笃定、更高效。
3. 只问耕耘,不问收获。让自己变得值得,时光便不会辜负。
供稿:龚绪晨 | 编辑:Carol
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