31、CHINOOK项目:从技术挑战到哲学思考

CHINOOK项目:从技术挑战到哲学思考

1. CHINOOK项目背后的坚持与精神

在计算机科学领域,许多研究项目往往因关键学生毕业、资金耗尽等原因,只能持续短短几年。而CHINOOK项目却与众不同,从Jonathan、Duane和Joe的那次关键对话,到宣布跳棋问题得到解决的科学文章发表,它历经了18年之久。

如今的我,已从当年研究并行算法和跳棋的本科生和硕士生,成为阿尔伯塔大学计算科学的副教授。回顾过往,我感慨万千。Jonathan并非人们眼中的天才,他的学术成就并非轻易得来,而是凭借自身的努力一步步积累。就像我常半开玩笑说的,Jonathan有着相当于十个普通人的精力。在一次ACM国际大学生程序设计竞赛期间,大家都很忙碌,我批改完作业、做好第二天的准备就已疲惫入睡,而Jonathan不仅完成了竞赛相关职责,还回酒店批改作业、撰写书籍章节直至深夜,只为按时完成任务。

CHINOOK项目的研究过程并非如学术论文呈现的那样线性和逻辑,实际上充满了混乱和不确定性。但正是这种独特的经历,让我在后来领导创建虚拟超级计算机项目时,回忆起早期参与CHINOOK项目的日子。我深刻体会到,有价值的研究项目往往需要多年的努力,会有数百个想法被提出又被舍弃,要解决数千个小问题,进展也是有进有退。它让我明白,成功属于那些充分发挥自身才能,并持之以恒努力的人。

2. CHINOOK项目的技术挑战与突破

CHINOOK项目的目标远大,它纳入了大型开局库和庞大的残局数据库。然而,在开局库和残局数据库覆盖的安全区域之间,中局阶段就像一片危险的水域,CHINOOK需要像人类玩家一样“思考”。

我最初接触跳棋是和祖父在英国玩,后来参加过一些比赛和休

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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