2012 夏季高校微软俱乐部活动 - 开门创新

本文探讨了微软IE9及TranslationHub的网页翻译功能,并邀请读者寻找并分类该功能中存在的各种Bug,同时鼓励提出改进方案及参与众包式的翻译修正活动。

创新啊创新, 大家都在讲创新。

 

一般的理解, 创新就是公司内部关起门来想, 实验, 内部评审,  然后申请专利什么的, 其实也有开门创新的办法:

http://www.innovationexcellence.com/blog/2012/08/13/40-examples-of-open-innovation-crowdsourcing/

it is about bringing external input to an innovation process and this is no longer a buzzword.  Companies are learning that they must embrace this paradigm shift of innovation in order to keep up with the competition …

 

我也来开门创新一回.

 

微软亚洲研究院高校关系部每年都组织很有意思的大型学生活动。  他们通常会让我给同学们讲讲创新, 创新的迷思, 成功的例子和失败的教训, 等等.   这一次,  他们让我给大家出个题目, 看看大家分析问题, 挖掘用户需求, 以及创新的能力如何, 有一定诚意和能力的同学才能来听讲座。 Smile 

 

1) 背景介绍

很多中国大学生都渴望从英语的资料中学习了解到和专业相关的知识.   IE9 和 微软的 Translation Hub 提供了给任意网页翻译的功能. 例如, 打开这些网页 (学术方面) (新闻方面), 然后按右键,  选中 “Translate with Bing”

 

image

 

你就可以看到文章的中文版本:

http://www.microsofttranslator.com/bv.aspx?ref=IE8Activity&from=&to=zh-CHS&a=http%3a%2f%2fseattletimes.nwsource.com%2fhtml%2flocalnews%2f2018703163_coursera17m.html

 

image

 

你会注意到这个翻译有一些错误, 例如 UW 是威斯康星大学呢 还是 华盛顿大学?  但是中文读者大概可以看出文章的大意。

 

2) 问题 - 写一个博客, 回答下列问题:

2.1  找到这个翻译功能的一些 bug。 把这些bug 分类, 你能列出几种各具特点的bug?  并且可以推测这些 bug 的原因是什么? 

       (提示, 至少有4 种类型)

2.2  如果让你设计新的创新的功能, 你能提出什么想法?  请参考 NABC 的模式.

 

2.3  我提议一个功能,  既然大家轻易就发现了很多bug, 而且正确的翻译都不太难得到,  如果能够马上就改正, 并且给提供改正建议的同学一些回报 (点数, 优惠券, 甚至现金等),  那不就好了么?    你觉得这个功能怎么样 (这种方式叫众包 – crowd sourcing)?  你要怎样实现这个功能? 

 

请把你的博客地址贴在这篇博客的讨论区中,  非诚勿扰, 只有提供博客地址的同学才能来听我的讲座。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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