昆杜两队学生入选NG+开发者大会，主动学习造就探索型人才

在全球软件业大咖汇聚的 NG+ 开发者大会2020上，周子昂与仰慕已久的大神“同济子豪兄”云相遇。

他万万没想到自己能够与这位 B 站技术大咖 UP 主同台演讲。当他看见自己录制的视频和子豪兄的视频放在一起时，内心是惊喜的，“真的挺为我们团队感到骄傲的！”

NG+ 开发者大会2020云集了来自谷歌、亚马逊、微软、阿里巴巴等国内外一线企业的技术专家，聚焦未来技术方向，分享、探讨全球领先的开发者技术。

子昂是我校数据科学专业2022届本科生，他和张雪珺、宋勃霖组成的本科参赛队以一款“动画主题的在线视频转换器”入选今年的 NG+ 大会。他们和另外一组硕士生组成的代表队经过校内初赛的激烈角逐，不负众望，获得入选 NG+ 大会演讲资格，与国内外一线企业的技术大咖同台亮相。

学校参赛组织老师、电子与计算机工程硕士项目协调员 Tiffany 说，校内组织本科和研究生同学参赛期间邀请了电子与计算机工程硕士项目主任李昕教授、电子与计算机工程副教授李明、创新创业办公室主任任丽琦、学生职业发展办公室主任田淇方以及往届最终获得大会演讲机会的学生关淑怡参与，他们对如何参赛进行了详尽介绍，并对参赛队伍给予指导。

以问题为起点，培养主动学习的能力

本科生参赛团队的创意源于旅游时的一个想法—— vlog 有没有可能拍成梵高的《星空》、宫崎骏的《龙猫》，抑或是大火的《哪吒》？在这个修图软件层出不穷的时代，一键转换视频风格的软件却鲜有耳闻。于是，源自这群00后的内心诉求便毫无疑义地成为了参赛主题。

在选定这个参赛主题时，子昂、雪珺和勃霖当时只碰触了机器学习课程的皮毛，仅上过机器学习原则（Principle of Machine Learning）课程。经过评估，三人一致认为实现这个想法的的难度超过了眼下所学的课程内容。

三人决定参加 NG+ 大会时已经是2020年的国庆节，大会在11月20日举办，而他们必须在大会开幕前两周给出演示，实际所剩的时间只有一个月左右。

这个项目本身就极具挑战性，做单独的图片滤镜与做视频的动漫化根本不是一回事，子昂说，“要达成较好的转换效果，需要生成网络与判别网络同时具有良好的性能，经过很多次对抗训练，要在短时间内实现非常有难度。”

好在学生们在学校养成了在实践中解决问题的习惯，“这是学校一直以来倡导的学习方式，要主动学习，源于课堂而高于课堂，不能将自己局限在课堂所学的内容。”

为此，子昂和团队成员设计了一个学习计划：首先从原理入手，他们找来谷歌与腾讯联合推出的前端开发课程进行自学；第二步是尝试神经网络的搭建和训练；第三步是对超参进行调整。这是一个从无到有的过程，其中的困难可想而知。幸运的是大一暑假，子昂就加入了李明教授的 SMIIP 实验室并参与语音相关项目的开发，对人工智能的应用小有心得。

为了尽可能地实现可转换风格的多样化，他们选取了四部不同风格的动漫电影作为训练样本，每三秒抓取一帧画面，对其进行筛选和裁剪，最终建立起四个不同的数据集。

接下来，他们使用了擅长学习图像风格的深度学习模型——GAN（Generative Adversarial Networks，生成式对抗网络）进行网络的训练。

将神经网络训练成熟，不仅仅仰赖高质量的训练数据，更需要开发者不厌其烦地对模型中的各种参数进行测试和调整，辅以可观的硬件运算能力，所幸学校给他们提供了 GPU 算力的支持。

比赛期间三人各有分工。雪珺偏重于数据清洗以及预处理，根据模型对训练数据的需求调整新建立的训练集；勃霖负责前端开发，使模型能以一种更加直接的方式加以呈现，比如通过一个网页把模型效果呈现出来；子昂负责后端算法，GAN 网络的训练以及参数的调整。所有的知识不仅依靠现学，更需要在极短的时间内熟练掌握并应用。

主办方看完他们提交的 demo 后，决定给他们双倍的时间进行项目展示。子昂说，“这让我们颇感惊喜，但我们深知自己作为新一代开发者仍需要更多打磨与沉淀，最终我们还是在常规时间内完成了展示。”

在 NG+ 大会主办方肖撼宇看来，本科生小组的表现让他深信对昆山杜克学生的期待没有上限，“我很惊讶，三个本科生在短短六周时间内，能够实现具有如此技术难度的项目，我非常期待、并且也愿意帮助这样的项目未来在更多的场景下落地。”

子昂说，能取得这样的成绩，与学校通识博雅的教学理念密不可分，“ DKU 的课程与其他高校的不同之处在于，它做到了与时俱进，不断进化，并且给予学生极大的探索空间，因此会培养出学生从提出问题到解决问题的能力。如果自己解决不了，既能与同伴讨论，亦可向教授请教，久而久之，得以培养出良好的学习模式。另外，我在大一暑假就可以参与科研，加入李明教授的实验室，这也坚定了我未来继续深造做研究的决心。”

培养商业锐度，关注社会需求

朱宣哲和陈艺蘅是作为学校研究生队的代表，出现在 NG+ 大会上的。

与本科生组充满艺术灵感的主题不同的是，他俩提交的是“锻炼姿势的实时校正”主题的项目。疫情期间，他们观察到居家健康市场在井喷，于是选择了更有市场导向的项目。

他们本科一个是在浙江大学学电子科学与技术，一个在南开大学学经济。学经济的艺蘅申请电子与计算机工程硕士项目（ECE）的研究生时编程经验为零。

开发项目时，俩人经常出现在健身房，一个不厌其烦地重复着同一套居家健身动作，另一个用笔记本电脑的摄像头来采集他的动作数据。

他们在开发中借助的是谷歌的一款人体图像分割工具——Body-Pix。Body-Pix 会将人体的关节和躯干抽象为点和线，他们在完成了前期的数据收集和整理工作后，通过计算角度，比如大臂与小臂的夹角、小腿与地面的夹角，来判断这一动作是否正确和有效。

但是什么是标准动作，手臂抬到什么程度，保持多久算是标准？这些都没有答案。需要通过机器学习来训练模型，但是在没有数据集，时间有限的情况下该怎么办？

问题一个接着一个，时间也极为紧迫，然而他们并没有慌张，教授李昕的教育方式在他们身上起了作用。李昕教授是个有着丰富创业经验的学者，知道怎么引导学生提前适应社会。他的名言是“不要问简单的问题。”如果他认为学生依靠自己的能力能够找到答案，会拒绝学生的求助，而如果他认为这个答案学生无法解答，会十分乐意提供解决问题的线索，引导学生探索式学习，培养自主解决问题的能力。宣哲说，“我觉得李昕教授的教育方法挺好的，能帮助我们尽快成长。”

在时间有限的情况下，他们对 Body-Pix 软件给出的动作结果进行了选择，仅使用人体关键部位的姿态评估健身动作，缩短开发时间的同时，也可以实现预想的宅家运动矫正目标。

探索的过程就像在走决策树，他们反复修正方案，不断地问自己问题。这是一根陡峭的学习曲线，他们以前所未有的速度快速吸收、消化知识。宣哲说，“在这里，我们慢慢习惯于用自己的能力解决问题，与不同学科背景的同学合作，在有限的时间里严格执行此前的计划……也许在其他项目之中有同样的体验，但在如此国际化的项目中，我们得到的是更国际化的，在世界任何角落都游刃有余的技能。”

大会发言后，肖撼宇对他们的演示给予了极高的评价，毕竟两位选手将参会视频反复录制了几十遍，达到了精益求精的程度，“我可以看出选手的商科背景，在呈现上的确是花了功夫和心思的。”

李昕教授也说，ECE 项目着重训练的是发现问题、解决问题和团队合作的能力。参加比赛最能体现这个项目学生的学习成效，在短时间内确定产品方向并给出切实可行的设计方案。他们的出色表现展示了 ECE 学生的实战能力，也反映了 ECE 项目的国际水平。

这次参会成为他们以“商业向善”为目标的创想的开始，后续他们将继续完善功能，引入更多的健身动作，建立起动作的打分系统。宣哲说，“一个量化的动作标准评估能更好地帮助人们矫正运动姿势。”他们计划将这套系统与现行的健身软件结合，引入排名机制，更好地激励健身者挑战更标准、难度更高的动作，“我们希望，在这套系统的帮助下，更多人在隔离病毒的同时不隔离健康的体魄。”

经过这次参会，宣哲和艺蘅深深体会到学校的教学方式是如何帮助他们适应社会的，“ DKU 强调自主学习，在实践中学习，我们看到了自主解决问题的成果。”

未来，两人都期待能将自己在大赛和平日学习中锻炼出的能力带到万里之外的美国杜克大学校园，继续学业深造。在 NG+ 收获成功，还给了宣哲和艺蘅一个更大的目标，那就是在美国寻求互联网的工作机会，宣哲说：“这次能够与行业内的顶尖从业者一起解决问题，让我相信我的能力可以迎接未来的挑战。”

宣哲和艺蘅坦言，NG+ 只是学校电子与计算机项目所提供的众多机会之一。以 AI 为主题的杜克国际论坛，联想、戴尔等企业的实地探访，都给了他们近距离感受未来工作环境、尝试解决课堂外问题的宝贵机会，“尽管时间被各种各样的课程与活动挤满，但这种痛并快乐着的感受，十分奇妙。”

文字：沈严铭

编审：张寒 徐赞明辉 罗心怡

出品：昆山杜克大学传播部 昆山杜克学生媒体中心

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