|中学生连获三年青创赛奖：与同姓教授专利相似( 二 )
和周广东参与的课题组所在学院一致 ， 段某严《用蛋清做个元器件―柔性忆阻器及交叉阵列的研究与制备》的实验操作也在西南大学材料与能源学院 。
而专利的第二位发明人段书凯 ， 据西南大学人工智能学院官网 ， 现任西南大学人工智能学院教授、博士生导师、副院长 ， 智能传动和控制技术国家工程实验室代理主任 ， 智能传动和控制技术重庆市技术创新中心主任 ， 类脑计算与智能控制重庆市重点实验室主任 ， 重庆市脑科学协同创新中心脑认知分中心副主任 。 其主要研究领域包括人工智能、类脑芯片、工业机器人、智能控制、仿生信息材料等 。
除《一种光电双控柔性蛋清忆阻器在数据存算一体化中的应用》专利外 ， 西南大学官网显示 ， 段书凯曾与上述专利的另一位发明人王丽丹至少合作了11个国家发明专利 。 而段某严在初二时曾获得第32届全国青少年科技创新大赛三等奖的《“水中叉鱼”问题的定量分析和智能优化方法》参赛作品 ， 辅导老师名为王丽丹 。
澎湃新闻(www.thepaper.cn)在西南大学电子信息工程学院官网找到一位名为王丽丹的教授 ， 其主要研究方向包括人工神经网络、非线性系统与电路设计、忆阻器与忆阻系统、生物电子电路和神经形态系统等 。
其与段书凯学术交流密切 ， 官网显示 ， 两人合作了共22个国家发明专利与实用新型专利 ， 仅中文学术论文合作了35篇 。
围绕段书凯、段某严、王丽丹三人密切关系的讨论近日在社交网络上引发讨论 。 7月17日 ， 澎湃新闻(www.thepaper.cn)再次登录西南大学人工智能学院官网时发现 ， 段书凯个人简介页面中“发明专利介绍”等内容已被删除 ， 其中包括与王丽丹共同合作的11项国家发明专利信息 。
西南大学人工智能学院官网段书凯的个人主页上 ， 其和王丽丹合作的国家发明专利 ， 截图时间为7月16日凌晨1时13分 。
段书凯个人主页上目前仅存的信息 ， 截图时间为7月17日12时34分 。
多路空间变换卷积神经网络 ， 识别准确度99.75%？业内人士：可发计算机视觉顶级论文
除初二以《“水中叉鱼”问题的定量分析和智能优化方法》获得第32届全国青少年科技创新大赛三等奖 ， 高一以《用蛋清做个元器件―柔性忆阻器及交叉阵列的研究与制备》获得第34届全国青少年科技创新大赛一等奖 ， 段某严还曾在初三获得第33届全国青少年科技创新大赛三等奖 ， 作品为《无人驾驶的鹰眼-基于深度学习的智能交通标志识别与APP实现》 。
《无人驾驶的鹰眼-基于深度学习的智能交通标志识别与APP实现》项目简介 。
该作品的项目简介提到 ， 无人驾驶汽车风靡全球 ， “目前 ， 智能交通标志识别主要采用深度卷积神经网络 ， 但由于易受到图像空间多样性影响 ， 难以满足实际应用中快速性和准确性要求 。 针对这个问题 ， 本文将卷积神经网络和空间变换网络相组合 ， 提出了一种基于深度学习的多路空间变换卷积神经网络 。 ”
“对不同尺寸的输入图片进行多路训练 ， 增强了网络的泛化能力 ， 能够很好地适应图像的空间多样性 。 通过用德国交通标志识别数据库GTSRB进行测试 ， 我们设计的系统识别准确度达到了99.75% ， 超过了目前最高准确度99.67% 。 同时 ， 将提出的算法移植到Android手机移动终端APP上 ， 可以帮助行人和车辆安全出行 。 ”
基于全国青少年科技创新大赛官网对该项目的简介 ， 一位来自自动驾驶算法公司的工程师对澎湃新闻(www.thepaper.cn)表示 ， 参赛作品中提到的“系统识别准确度达到了99.75%” ， “如果真的超过目前其他学者 ， 做到99.75%的准确度 ， 是可以发表计算机视觉方面的顶级论文的 ， 所以我感觉水分比较大 。 ”
【|中学生连获三年青创赛奖：与同姓教授专利相似】据当地媒体报道 ， 段某严曾以“怀揣科技强国梦想的好少年”获选感动当地十大人物之一 ， 获奖理由包括“个人科技创新成果在第34届全国青少年科技创新大赛中获金奖” ， “专注无人驾驶技术中的交通标志识别技术 ， 设计的算法识辨精度达到99.75% ， 超过目前最高准确度99.65% 。 ”
段某严3年申报3项科技创新成果 ， 且每一项都获全国大奖 。 其中 ， 《无人驾驶的鹰眼-基于深度学习的智能交通标志识别与APP实现》和《用蛋清做个元器件―柔性忆阻器及交叉阵列的研究与制备》都是全国青少年科技创新大赛计算机科学参赛项目 。
尽管都在计算机科学领域 ， 但某985高校计算机视觉方向教授对澎湃新闻(www.thepaper.cn)表示“这两个研究没有太大的相关性” 。 “这个项目(指无人驾驶的鹰眼项目)感觉至少是一个本科毕业论文的水准 ， 如果是一个初三学生在没有什么帮助下独立完成 ， 确实有点不可思议 ， 可以称得上神童了 。 ”
但他同时提到 ， 如果是在指导下完成的 ， 也并非完全不可能 ， “因为不清楚这个学生相关方面的基础 ， 投入了多少时间 ， 以及怎么指导 ， 所以也不是很好说 。 ”
“深度学习入门不算很难 ， 有开源框架 ， 很多本科生2周就能上手 ， 初中生也不能说就学不会 ， 取决于花多少时间以及掌握到什么程度 。 ”该教授表示 ， “当然要使用深度学习作出创新性的东西 ， 即使对于一个本科生来说也不太容易 ， 而且这个项目还要移植到Andriod上做一个App ， 这要会相关编程 ， 工作量也不小 。 ”
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