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科研主题：港中文李教授——
先进人工智能在混凝土损伤自动识别中的应用
混凝土结构在现代建筑和基础设施中占据了核心地位。随着时间的推移，由于各种原因，如环境侵蚀、机械冲击和材料老化等，混凝土结构可能会出现裂缝、脱落和其他形式的损伤。这些损伤不仅影响结构的外观，更重要的是，它们可能会影响结构的安全性和耐久性。因此，及时和准确地检测和评估混凝土表面的损伤对于维护结构的完整性和延长其使用寿命至关重要。传统的混凝土损伤检测方法通常依赖于人工视觉检查，这种方法不仅效率低、成本高，而且可能受到检查者经验和主观判断的影响，导致检测结果的不一致和不准确。近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的迅猛发展，基于这些技术的自动损伤检测方法开始受到关注。这些方法通过对大量的混凝土图像数据进行分析和建模，可以自动识别和定位混凝土表面的损伤，提高检测的准确性和效率。鉴于此，本研究旨在开发一种基于人工智能的混凝土表面损伤识别算法。通过对大量的混凝土图像数据进行训练和验证，我们希望提出一个高效、准确和可靠的损伤识别方法，为混凝土结构的维护和修复提供有力的技术支持。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：李教授
香港中文大学计算机学院助理教授
福布斯30岁以下亚洲精英，人工智能领域专家
擅长人工智能算法、计算机视觉、深度学习算法等在不同领域的应用
我们的优势
我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文
共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文
教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成
缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文
Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界得到认可
更侧重于理论分析而非数据研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信
不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持
缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信
私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性
缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈
缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导
英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解
用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量
你将收获
国际会议论文发表
名校推荐信
全方位助力留学申请
适合人群
留学申请：计划申请土木/建筑/人工智能等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括python、机器学习、论文撰写等技能的同学
具体安排
Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour
  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour
  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning Algorithms
  • 1V1 office hour
  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   
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