尤里卡科研项目

人工智能和计算机科学项目

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尤里卡 - 人工智能和计算机科学项目 - 项目概览

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人工智能 (AI) 是指开发计算机系统，这些系统执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如识别语音、做出决策和解决问题。人工智能技术涉及机器学习算法、神经网络、自然语言处理和其他先进技术，使机器能够从经验中学习并随着时间的推移提高性能。

数据科学是一个结合统计学、计算机科学和领域专业知识以从数据中提取见解和知识的领域。它涉及收集、处理、分析和解释大型复杂数据集，以生成可操作的见解并为决策提供信息。

计算机、人工智能和数据科学专业的学生有各种各样的职业机会，包括软件工程、量化交易、咨询等职位。

尤里卡学生如何参与社区？

China Thinks Big

中国大智慧（CTB）是中国首屈一指的高中生研究和创新竞赛，通过解决哈佛和其他顶尖大学教授提出的重要问题，让全国才华横溢的高中生有机会展示他们的智慧和创造力。 CTB 跨越六个月，最终在上海举行全国总决赛。来自数据科学项目的尤里卡校友参加了CTB竞赛，成为国际资格者，是只有前 1-3% 的参赛者才能够获得的认可。

来源:

China Thinks Big

Brown Leadership Institute

布朗领导力学院的使命是帮助学生将知识和技能转换为有效的社会领导力。学院的课程采用跨学科的方法来探索全球迫切关注的当代复杂社会问题。来自数据科学项目的尤里卡校友入选女性和领导力课程。

来源:

Brown Leadership Institute

Johns Hopkins Center Talented Youth Summer Program

天才少年中心是约翰霍普金斯大学一个非盈利学术中心，为二至十二年级的先进学生提供非同寻常的卓越学术体验。曾有一位尤里卡校友入选此项目。

来源:

Johns Hopkins Center Talented Youth Summer Program

尤里卡学生已被录取的大学

参加了尤里卡项目

高中名称

收到的录取通知书

尤里卡研究题目

2019

Peddie School

• Princeton University
• Columbia University
• California Institute of Technology (CALTECH)

Group Paper: Gaps Of Summands Of The Zeckendorf Lattice

参加了尤里卡项目

高中名称

收到的录取通知书

尤里卡研究题目

2019

Clement High School

• Massachusetts Institute of Technology (MIT)

Data Collection And Privacy Vulnerabilities Of Iot Devices

参加了尤里卡项目

高中名称

收到的录取通知书

尤里卡研究题目

2020

Shanghai Foreign Language School Affliated to SISU

• University of Oxford
• New York University (NYU) Stern
• Emory University

Online Messages Sentiments Analysis Based On Long Short-Term Memory (Published)

参加了尤里卡项目

高中名称

收到的录取通知书

尤里卡研究题目

2019

Peddie School

• Duke University
• University of Pennsylvania (UPenn)

Streaming Information And Cryptography Data Transfer And Protection In The 21St Century

参加了尤里卡项目

高中名称

收到的录取通知书

尤里卡研究题目

2019

Darlington School

• Duke University

Streaming Information And Cryptography Data Transfer And Protection In The 21St Century

尤里卡校友研究项目

新的唇读方法：MobileNet 和 LSTM 迁移学习

腭裂患儿往往有言语障碍循环神经网络来处理患者说话的视频片段，并确定他们的嘴巴姿势是否正确。撰写这篇论文的尤里卡校友也是国际科学与工程博览会 (ISEF) 的获奖者。，在某些地区很难找到专业的言语治疗师。虽然手术可以提供帮助，但改变说话方式很困难。一个神经网络项目旨在通过使用技术来确定患者的嘴巴姿势是否与正确的发音相匹配，从而为患者提供即时反馈，从而缩短言语治疗培训。

物联网设备数据收集和隐私漏洞

物联网 (IoT) 为人们的生活带来了便利，但由于传感器和企业服务器收集数据，也引发了隐私问题。被窥探的网络观察者截获的用户信息可以被解密和操纵，从而导致焦虑和诈骗。该论文检查了三种商用物联网设备传输的数据：Fitbit Inspire HR、亚马逊 Alexa 和三星智能电视，发现它们经常与公司服务器通信，存在数据泄露风险。未来的研究应侧重于寻找保护客户信息和提供安全用户体验的解决方案。撰写这篇论文的尤里卡校友现在是麻省理工学院 (MIT) 的学生。

高收入国家的可再生能源和 5 岁以下儿童死亡率

本研究调查了可再生能源消耗对 5 岁以下儿童死亡率的影响，与联合国可持续发展目标 3 和 8 保持一致。该研究使用高收入国家 2000 年和 2015 年的纵向数据，发现可再生能源消耗百分比与 5 岁以下儿童死亡率呈负相关 5 岁以下女性的死亡率，与 5 岁以下女性死亡率的负相关性更强。该研究得出结论，鉴于可再生能源相对容易增加消费且行业增长空间大，未来可以在降低 5 岁以下儿童死亡率方面发挥更大作用。根据当前的地缘政治气候，提出了可再生能源发展的未来方向。撰写这篇论文的尤里卡校友通过尤里卡的数据科学项目进行了这项研究。

推进船速度与介质的关系

本实验旨在找出船速与其行驶介质之间的关系。使用水、盐和糖三种溶液，每 50 微秒记录一次船的距离和时间。结果表明，水是平均速度和加速度最快的介质，而盐是两者中最慢的。由于船的质量和功率恒定，盐溶液中的加速度越慢表明粘度越高，或者在这种情况下对船的阻力越大。与假设不一致的是，糖溶液不会像盐水那样对船造成那么大的阻力。尤里卡校友在尤里卡的数据科学项目中撰写了这篇论文。

机器学习旨在创建自我改进的计算机系统，分为有监督、无监督和半监督算法。监督方法使用标记的训练数据，并分为分类和回归。语义分割是一种特定的分类任务，它训练 ML 模型以识别语义标签下图像中的像素，从而允许执行复杂的任务。图像或插图的抽象可以提高对象检测模型的准确性和弹性，因为它们将对象简化为更显着的特征。这项研究检查了图像的真实感水平与物体检测模型的准确性之间的相关性水平，以及这如何识别特定物体的最显着特征。