欢迎回到我的下一篇博文! 我会告诉你我的 80 学分,为期三个月的论文,这是最后一部分 工程计算和软件技术 (CSTE) 理学硕士.
论文或个人研究项目是迄今为止最大的理学硕士课程模块,占 40 学分总数的 200%。 因此,确保您选择自己喜欢从事的工作并从中学到有用的东西非常重要。
所有学生都可以选择做研究项目或在公司实习作为论文。 如果你想在大学做一个研究项目,可以选择从讲师提出的论文列表中选择一个主题,或者建议你自己的主题并为论文找到合适的导师。 或者,您可以选择在公司工作作为论文的一部分。
今年我们被介绍给了两家获得实习许可的公司,第一家是 到来 第二个 HP. 您不仅可以在大学推荐的公司实习。 但是,您获得的任何实习机会都必须获得批准。 任何实习都必须符合某些标准才能成为有效论文,因此建议您在获得论文后尽快获得批准。
今年早些时候,我们都收到了可用项目的清单,大概在 2021 年 XNUMX 月左右。 XNUMX 月,还有一个会议,所有主管都介绍了他们的主题,并让学生有机会澄清他们对项目的任何问题. 这给了我们足够的时间来做出决定并列出我们最喜欢的三个主题。 尽管课程团队总是尽力将第一选择分配给所有学生,但在少数情况下,他们可能会分配您的第二甚至第三选择。
我决定申请实习,但也有几个我很感兴趣的研究项目。不幸的是,我的实习申请没有成功。 然而,我确实成功地从论文项目中获得了我的第一选择。
我被分配的项目名为“使用近似方法或机器学习对溢油运输和命运进行随机预测”和 CSTE 课程主任, 艾琳·穆利萨斯博士,是我的主管。 该项目要求我探索最先进的机器学习技术,以帮助预测海洋中石油泄漏的移动,以便尽快追踪和清除它们。
所有项目都在 XNUMX 月的前几周分配给学生,我们在 XNUMX 月底完成小组项目后开始着手研究。 与您的主管开始联系非常重要,这样您就可以会面并讨论项目的范围。 即使项目是由主管自己提出的,您在定义您希望推动项目的方向时也有很大的灵活性。
我第一次见到我的主管是在 XNUMX 月初。 也是在第一次会议期间,我们计划了我们见面的频率以及我在每次会议上展示的可交付成果。 每个主管在这方面会有不同的偏好; 有些人希望每周见一次面,而另一些人可能更喜欢少见。 会议的方法也可能因项目和主管而异。 许多学生能够远程完成他们的论文。 但是,我强调安排与 Moulitsas 博士的所有每周会议都是面对面的。 由于我的项目是对前几年学生完成的工作的延伸,Moulitsas 博士在第一周就向我提供了以前学生的所有代码和报告,如果我需要额外的说明,还帮助我与他们联系。
我非常感谢 Moulitsas 博士采取的实践方法,她要求我从第一天就开始写论文。 她建议在三个月的时间里把整篇论文分成小块写,而不是在最后花两周时间写,这确实让它更容易管理。 这促使我不断地做笔记并写下我每周所做的一切,并在我们的每周会议上进行审查。
一开始,当我在设置一些必需的软件时遇到一些问题时,可以访问我所有的笔记和所有不同的方法,这使我可以轻松地传达我的困难。 我开始写我的文献综述,因为我继续为我的工作寻找相关的资源。 随后,我开始根据我遇到的想法起草初步方法,然后在生成初步结果时添加它们。 这种结构化的方法还简化了处理作为论文一部分的所有作业的过程。
第一个作业是文献综述的简短草稿,应在 XNUMX 月中旬到期。 这是唯一未经评估的作业,但仍然是所有学生的必修课。 它主要作为导师提供反馈的一种手段,并通过拥有完成论文所需的资源和工具来确保学生有一个良好的开端。
第一次提交后,我有很多时间——准确地说是两个月——进行独立工作。 这包括更详细的文献综述以及我的方法的几次迭代。 在这段时间里,我的一天有一个结构很重要,因为我没有必修课,而且我是唯一负责安排时间的人。 我将我的工作时间分散在在家工作和在大学工作之间,因为这样可以防止我因只在一个地方工作而感到厌烦。 我还强调要专注于体育活动以保持头脑清醒,并开始经常骑自行车。
所有技术演示都在 70 月中旬举行,并分两天进行,所有 CSTE MSc 学生都展示了他们的作品。 到技术演讲时,我已经完成了我在论文期间所做的所有工作的近 XNUMX%,并且应该在那个阶段展示我的发现,以及剩余五周的计划。
所有演示文稿都占论文总分的 10%,并由我们的主管和该部门的第二名评估员评分。 很高兴看到每个人的辛勤工作在年底得到了回报,这是我们向许多学生和讲师说再见的机会。
三个月,156页,30,000万多字,19日提交了我的最终论文报告th 2021 年 XNUMX 月。在经历了许多高潮和一些低谷之后,这是一种极大的解脱、喜悦和自豪感。 在三个月的时间里,我获得了如此多的技术技能,而这通常需要我花费大约三倍的时间。
当我不得不在虚拟机中运行一些软件时,我变得流利地使用 Linux,并且在阅读多页文档以更好地理解 python 库的工作原理后,我对使用 TensorFlow 更有信心。 最后,我觉得我对神经网络的工作原理有了更好的理解。
由于 Moulitsas 博士、Simon Asaert(去年参与该项目的学生)和我之间的所有合作,我们现在可以在科学期刊上发表这篇论文的研究结果。
我对论文的最终解决方案涉及使用一种称为长短期记忆 (LSTM) 的特定类型的神经网络来预测漏油事件的质心 (CoM) 轨迹。 2006 年发生在阿尔及利亚沿海的真实世界漏油事件中,结果针对名为 MEDSLIK 的商业软件进行了验证。
我将很快在本系列博客中发布我的最后一章,其中将概述我在克兰菲尔德的一整年。 我会试着回顾一下我在年初为自己设定的目标,看看它们是如何实现的。 最后,我将谈谈我的未来以及我在克兰菲尔德的这一年将如何帮助我!
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