※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2023-10-07 20:34:22
看板 Military
作者 標題 Re: [討論] 潛水艇設計時候就能確認其聲紋嗎?
時間 Fri Oct 6 23:21:56 2023
※ 引述 《h80733 (如)》 之銘言:
: 標題: Re: [討論] 潛水艇設計時候就能確認其聲紋嗎?
: 時間: Fri Oct 6 12:36:04 2023
:
: ※ 引述《ulycess (ulycess)》之銘言:
: : 這個我可以用資訊工程的角度來解釋
: 那我也用我工程師角度來跟你討論吧
: : 舉個例子,電腦要判斷一段影片是屬於狗還是貓?
: : 工程師可以先把(體型)和(叫聲)設為兩個參數,做成一個向量座標
: : 例如
: : 柴犬體型中等,聲音小,向量座標可能會(0.5,0.2)
: : 暹羅貓體型中等,聲音小,向量座標會是(0.4,0.1)
: : 獒犬體型大,聲音大,向量座標會是(0.8,0.5)
: : ......
:
: 目前業界對於流體、聲音模擬計算主要都是用
: FEM (Finite Element Method)
:
: 我是沒聽過用大數據作流體、聲音的模擬啦
: 而且用大數據來模擬出潛艇聲紋有難度
: 1.大數據分析條件是數據要夠大夠多,
: 而要取得全球各型潛艇聲紋數據做為資料庫,
: 有相當大的難度。
: 2.要有相近於我國潛艇的潛艇聲紋,
: 這難度也相當大,畢竟我國這次螺旋槳設計算獨創。
:
: : 收集完大數據之後,這個平面座標上面貓和狗的數據各自會形成一塊面積,這時候假設
有
: : 個數據是(0.5,0.5),電腦就可以判斷這個數據是數據是貓的機率有多大,狗的機率有
多
: : 大
: : 一旦機率大於某個設定的閾值(例如是0.7,或者說
: : 70%),電腦就判斷這個照片是貓還是狗
: : 當然真正的技術實現上會使用更多參數,不用只使用兩種參數,而且會使用更多技巧避
免
: : 參數污染以及進行數據碰撞
: : 回到能不能用潛艦設計知道聲紋的問題上面,當知道潛艦設計,利用大數據電腦模擬出
聲
: : 紋只是分分鐘的事情
: : 就算有公差或是內部機械不同導致聲紋不同也沒差,電腦用的是機率判斷不用100%正確
: : 依我了解,聲紋最重要的判斷依據是來自於螺旋槳的空泡效應,所以各國潛艦螺旋槳構
造
: : 一定是最高機密,外型反而還好
:
上面的回文實際上說到了最重要的觀念,我就小小地加上延伸:
就算要跑巨量資料(大數據),是要拿出正確能夠適用在潛艦聲音上的標籤/性質,還要考
慮資料脈絡的正交性來避免污染/非獨立之干擾。
關於巨量資料模擬分析這點,漢威國際美國總公司的研發單位玩的很專業,而在整個研究過
程中,資訊科學跟計算機科學的專家只是配角,主角是漢威國際跟配合研究的大學實驗室中
,真正懂流體力學、空氣動力學、單元操作、材料科學、材料工程、工業工程等領域的專家
們。
程中,資訊科學跟計算機科學的專家只是配角,主角是漢威國際跟配合研究的大學實驗室中
,真正懂流體力學、空氣動力學、單元操作、材料科學、材料工程、工業工程等領域的專家
們。
接著問題是:全世界哪來那樣多的潛艦聲紋公開給其他公司分析模擬呀!大家都是費盡心思
的「藏起來」,畢竟被抓到是官士兵死活的問題。
看起來全世界電資產業的過度自我膨脹,已經到了過份低估各個領域中「Domain Knowhow /
Business Context」(領域知識及商業模式)那部分,以為可以用推土機式的資料處理取
代。
Business Context」(領域知識及商業模式)那部分,以為可以用推土機式的資料處理取
代。
如果我們以在海灘找遺失的錢包當範例:
巨量資料跟人工智慧:
用推土機翻遍沙灘,後面跟著金屬探測器、移動式大型篩選器、攝影機來找錢包。
領域知識及商業模式:
回想起自己經過的路徑及生活習慣,一步步走回去找自己的錢包。
在什麼環境下用哪一種解法才快及有效或者節省資源,就是當事人判斷了。
--
楊家有女初長成
https://imgur.com/1JDmPZs
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 209.195.85.173 (加拿大)
※ 作者: Pegasus170 2023-10-06 23:21:56
※ 文章代碼(AID): #1b82OMay (Military)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Military/M.1696605718.A.93C.html
推 : 每次看到這個就想到做模擬的那句話:1F 10/06 23:25
→ : "All models are wrong, but some are useful"
→ : "All models are wrong, but some are useful"
推 : 全世界軍用潛艦有沒有一千條? 如果大家都公佈聲紋3F 10/06 23:40
→ : 給訓練模型,那就世界大同了,我們不再需要軍武
→ : 給訓練模型,那就世界大同了,我們不再需要軍武
推 : 說得實在太對了,現在的ai只不過是function fitting5F 10/06 23:52
→ : 結果到哪都吹上了天,此風不可長
→ : 結果到哪都吹上了天,此風不可長
推 : 天馬大是不是學商業管理還是工管? 邏輯看了就舒服7F 10/07 00:06
→ : @jess大板友:很遺憾,我是有雙主修,但是您沒猜中8F 10/07 00:40
→ : 任何一個^_^。基本上我是有電資方面、化材方面主學
→ : 位。而管理部份是後來研究所拿到學位畢業後才學的
→ : ,管理證照有PMP、SP、SSM、RTE四張證照。
→ : 任何一個^_^。基本上我是有電資方面、化材方面主學
→ : 位。而管理部份是後來研究所拿到學位畢業後才學的
→ : ,管理證照有PMP、SP、SSM、RTE四張證照。
推 : 推專業12F 10/07 00:47
推 : 電玩廣告只是喊"殺喊大" 精彩人生則是"跨更大"...XD13F 10/07 01:01
→ : 能逆向比對模擬的難度和知道形狀的模擬是不同等級的14F 10/07 01:23
推 : 其實不用那麼麻煩 就高雄軍港運補完15F 10/07 02:07
→ : 大陸 派個20艘 在附近蹲點
→ : 台灣就這一艘 還能去哪...
→ : 想得太複雜了
→ : 就算8艘都生出來 對岸60艘 怎麼比
→ : 大陸 派個20艘 在附近蹲點
→ : 台灣就這一艘 還能去哪...
→ : 想得太複雜了
→ : 就算8艘都生出來 對岸60艘 怎麼比
推 : 外行真的的外行 不是特意拆你檯 是你幼稚園思辨能力20F 10/07 02:19
推 : 最不甚喜歡YT徐某人都拆你的檯 近30萬訂閱幹爆你耶
→ : https://www.youtube.com/watch?v=NZDLPqXJ6c0
→ : XX艘怎麼比 能講戰術圍繞三萬六千方公里島國方法嗎
→ : 不希望有任何細節瞧不起人 但個人覺得您講不出個PE
推 : 最不甚喜歡YT徐某人都拆你的檯 近30萬訂閱幹爆你耶
→ : https://www.youtube.com/watch?v=NZDLPqXJ6c0
→ : XX艘怎麼比 能講戰術圍繞三萬六千方公里島國方法嗎
→ : 不希望有任何細節瞧不起人 但個人覺得您講不出個PE
推 : 找錢包應該先去警察局(x25F 10/07 03:07
推 : 人家是data scientist 懂嗎,小小engineering 敢質26F 10/07 03:21
→ : 疑scientist?
→ : 疑scientist?
→ : 高雄港附近20艘蹲點@@ 我們不對稱戰術真的成功28F 10/07 06:26
→ : 中國柴潛20艘高雄港外蹲點?這樣P-3C應該會爽翻天29F 10/07 06:47
推 : 20艘以台海的密度不要又搞撞船黑30F 10/07 06:52
推 : 笑死20艘蹲點高雄港 這種密度說不定一張圍網可以纏31F 10/07 07:11
→ : 住所有螺旋槳
→ : 住所有螺旋槳
→ : 不是應該有人出來說 COMSOL 點一點就好嗎?33F 10/07 08:28
推 : 20艘? MK46撒下去大豐收34F 10/07 09:50
→ : 台灣一艘潛艦要是能引十幾艘來蹲點根本就賺翻了35F 10/07 10:00
推 : 一換二十太強了36F 10/07 11:09
推 : 潛艇蹲台海真的是找死37F 10/07 11:25
推 : Garbage in garbage out 是任何統計的第一堂課,也38F 10/07 11:58
→ : 是任何模型的根本,可惜很多人上完就忘了
→ : nfsong真的是反串啦
→ : 是任何模型的根本,可惜很多人上完就忘了
→ : nfsong真的是反串啦
推 : 「全世界電資產業的過度自我膨脹」可以改成台灣就41F 10/07 12:07
→ : 好,看低能卡和科技版那些學生萬般皆下品,唯有ICS
→ : 高就知道
→ : 好,看低能卡和科技版那些學生萬般皆下品,唯有ICS
→ : 高就知道
推 : 所以對岸要免費奉送20艘的聲紋?賺爛了賺爛了XD44F 10/07 12:26
→ : 不過說真的,中共潛艇聲紋大概都被美國測的差不多45F 10/07 13:22
→ : 吧?
→ : 吧?
推 : 有時想想說電腦模擬萬能的都不知瞎子摸象的典故嗎47F 10/07 13:48
→ : ?只要有個變數或條件不對不就會歪到天邊嗎
→ : ?只要有個變數或條件不對不就會歪到天邊嗎
→ : 老師沒說過電腦模擬垃圾進垃圾出嗎?49F 10/07 14:09
→ : 現在不都進入data mining 的階段了嗎?記得教授上次50F 10/07 14:13
→ : 去材料的峰會回來說整個風潮也是往導入機器學習去挖
→ : 資料
→ : 不過上一次資訊的峰會(在chatgpt和dell E剛出來的
→ : 時間那附近)說大型深度學習已經差不多到頭了 要開
→ : 始往別的方向研究
推 : 現在模擬方面好像是往和強化學習去結合的方向走
→ : 去材料的峰會回來說整個風潮也是往導入機器學習去挖
→ : 資料
→ : 不過上一次資訊的峰會(在chatgpt和dell E剛出來的
→ : 時間那附近)說大型深度學習已經差不多到頭了 要開
→ : 始往別的方向研究
推 : 現在模擬方面好像是往和強化學習去結合的方向走
推 : 樓上 data mining 資料探勘 進階就是big data大數57F 10/07 14:22
→ : 據啊…….
→ : 據啊…….
推 : 大數據的範疇應該比探勘還大吧 現在什麼都說是大數59F 10/07 14:25
→ : 據……
→ : 據……
推 : 模擬要看那方面啊…..物理性質模擬?化學性質模擬61F 10/07 14:25
→ : ?車流模擬? 基礎的演算法、技術就完全不同,不是
→ : 什麼東西都能套用新的資訊科技技術…
→ : ?車流模擬? 基礎的演算法、技術就完全不同,不是
→ : 什麼東西都能套用新的資訊科技技術…
推 : 那是在跑機器學習之前就要先決定好的東西啊……連判64F 10/07 14:30
→ : 定基準等等都沒決定好那根本是在亂訓練
→ : 定基準等等都沒決定好那根本是在亂訓練
→ : 現在很多出現在新聞上的人工智慧真的偏向玩家訓練66F 10/07 14:54
→ : ,而專業領域用的機器學習則不可能上新聞。畢竟那
→ : 些專業領域的東西,幾本上要嘛對一般人冷門,要嘛
→ : 事關商業機密。
→ : 就我所知,某間前兩天起落架失能的貨運公司也已經
→ : 在自己公司應用起人工智慧。但是他們怎麼用,他們
→ : 的員工則是絕口不提^_^
→ : ,而專業領域用的機器學習則不可能上新聞。畢竟那
→ : 些專業領域的東西,幾本上要嘛對一般人冷門,要嘛
→ : 事關商業機密。
→ : 就我所知,某間前兩天起落架失能的貨運公司也已經
→ : 在自己公司應用起人工智慧。但是他們怎麼用,他們
→ : 的員工則是絕口不提^_^
推 : 因為「網際網路」關係,影像、文字、聲音都有大量73F 10/07 15:39
→ : 的資料可以訓練。 FEM分析出來的流體資料、聲紋資
→ : 料,需要實體模型驗證進行校對。 問題在 哪裡來的
→ : 那麼多實體物理模型?
→ : 的資料可以訓練。 FEM分析出來的流體資料、聲紋資
→ : 料,需要實體模型驗證進行校對。 問題在 哪裡來的
→ : 那麼多實體物理模型?
推 : 實際驗證這個瓶頸是本來模擬就會有的啊 不是導入機77F 10/07 15:44
→ : 器學習後才要考慮的
推 : @P大 但是就算沒上新聞 理工科各界幾乎都有用機器學
→ : 習和本科內容結合的嘗試出現吧 畢竟本質上先不論生
→ : 成式的 就從傳統非深度的那時候機器學習就是一個協
→ : 助分析的工具了
→ : 跟拿實驗結果去結合統計學的一些方法來分析意思一樣
→ : 器學習後才要考慮的
推 : @P大 但是就算沒上新聞 理工科各界幾乎都有用機器學
→ : 習和本科內容結合的嘗試出現吧 畢竟本質上先不論生
→ : 成式的 就從傳統非深度的那時候機器學習就是一個協
→ : 助分析的工具了
→ : 跟拿實驗結果去結合統計學的一些方法來分析意思一樣
→ : 業界當然有呀!只是跟那些炒新聞及股價的FAAGM比起84F 10/07 16:15
→ : 來,都很低調。
→ : 看看學界跟產業界,再看看FAAGM怎麼炒新聞,就知道
→ : 差異了!
→ : 來,都很低調。
→ : 看看學界跟產業界,再看看FAAGM怎麼炒新聞,就知道
→ : 差異了!
→ : 我覺得與其說低調 不如說畢竟其它學界業界是拿人家88F 10/07 16:21
→ : 發表已經好幾年 確定成熟的東西來做運用 自然不會有
→ : 那麼大的新聞
→ : 怎麼說呢……像石墨烯出來那時也是很多新聞啊
→ : 還有前陣子的常溫超導體也是 雖然最後發現是假的
→ : 有突破性的新東西出來確實會有新聞 只是最近AI在各
→ : 個方面確實相繼都有突破 才會覺得相關新聞出現的很
→ : 頻繁吧
→ : 然後其實那些巨頭也有比較低調的東西 像 Segmentati
→ : on Anything Model 這種 因為比較難讓它做出實際用
→ : 途 我也是到了有需要去了解的時候才知道有這東西
→ : 發表已經好幾年 確定成熟的東西來做運用 自然不會有
→ : 那麼大的新聞
→ : 怎麼說呢……像石墨烯出來那時也是很多新聞啊
→ : 還有前陣子的常溫超導體也是 雖然最後發現是假的
→ : 有突破性的新東西出來確實會有新聞 只是最近AI在各
→ : 個方面確實相繼都有突破 才會覺得相關新聞出現的很
→ : 頻繁吧
→ : 然後其實那些巨頭也有比較低調的東西 像 Segmentati
→ : on Anything Model 這種 因為比較難讓它做出實際用
→ : 途 我也是到了有需要去了解的時候才知道有這東西
推 : dataset不對容易GIGO呀 毆飛99F 10/07 17:41
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