Luận án tiến sĩ về áo ngực gây tò mò, Trường đại học Bách khoa nói gì?

Vịt Không Lông

Senior Member
thợ dạy bị chửi cho như chó
FfsqRRV.png

Vô profile vài cmt thấy toàn học vị cao vào chửi (xéo) :D
 

ooopsvn

Senior Member
Bác là data scientist à cho em hỏi là nếu số lượng ngực bác đo lấy mẫu càng lớn thì sai số càng thấp ạ nếu sét về góc độ đề tài nghiên cứu hoặc r&d cho mấy công ty đồ lót cũng rất có ý nghĩa với xã hội nhỉ
mình ko phải là data scientist, mình là thằng thợ gõ quèn thôi :(

LATS này theo mình đọc hiểu là tác giả đưa ra các giải thích và phương pháp luận để:

  • thiết lập 1 quy trình đo đạc nhân trắc ngực tiện dụng (quét 3d không tiếp xúc) và đo áp lực áo ngực (cảm biến áp suất gắn trên áo ngực), thiết kế phần thu thập dữ liệu và các giá trị đặc trưng
  • đưa ra phương pháp khảo sát (đo đạc) và thống kê về cỡ ngực trên 1 tập mẫu (tập tình nguyện viên là các nữ sinh phía bắc VN)
  • tìm hiểu đưa ra nhận xét về mối tương quan (ảnh hưởng) giữa "đặc điểm nhân trắc ngực" so với "áp lực áo ngực" và "độ tiện nghi áp lực của áo ngực",
    tác giả cũng sử dụng 1 mô hình hồi quy tuyến tính là Bayesian Model Averaging để giải bài toán forecasting, tức là cố tìm ra các phương trình dự đoán là với 1 cỡ áo ngực xác định từ trước, nếu với đầu vào là chỉ với 1 biến x (đặc điểm nhân trắc ngực) thì sẽ có kết quả trả về là biến y (áp lực áo ngực) và z (độ tiện nghi áp lực của áo ngực), phương trình dự đoán là chỉ với 1 biến y (áp lực áo ngực) thì trả ra biến z (độ tiện nghi áp lực của áo ngực). Có một số giá trị áp lực có quan hệ tuyến tính tỉ lệ thuận với kích thước ngực, nhưng 1 số giá trị khác thì không, cần phải tìm hiểu quan hệ phi tuyến (giải phương trình phi tuyến). giải thích 1 cách nông dân là chỉ chọn áo theo kích cỡ từ nhà sản xuất thì không hoàn toàn tỷ lệ thuận với độ tiện nghi khi mặc vào.
  • đưa ra phương pháp chọn lọc để tìm ra các giá trị đo đạc nào là liên quan nhất tới kích cỡ ngực (dùng nhiều kỹ thuật: PCA, RF, LVQ)
  • đưa ra phương pháp phân loại khoa học để phân nhóm kích cỡ ngực phổ biến (dùng k-means clustering), dựa trên các mẫu khảo sát được, với các đặc trưng về độ tiện nghi tính toán đc phía trên, cái này quan trọng cho việc sản xuất các cỡ áo ngực tiêu chuẩn và thoải mái
  • còn lại là phần giải thích việc đọc hiểu các loại thông số, giá trị

các phương pháp trên hoàn toàn có thể mở rộng với tập mẫu lớn hơn, khảo sát thu thập nhiều dữ liệu hơn, phân chia theo khu vực địa lý, theo độ tuổi..., đưa đến kết quả thống kê và phân loại tốt hơn

nói chung theo mình biết thì LATS này là dạng LA trắc lượng khoa học (scientometrics), có liên quan đến data science :D
 
Last edited:

AmoniSF

Senior Member
đa số các thầy có tuổi tư tưởng cũ,kiến thức từ thời cổ ít chịu đón nhận cái mới,hay nói lời đao to búa lớn,hay chê bai lớp trẻ.
tất nhiên tôn sư trọng đạo thì vẫn vậy thôi ,cơ mà ko thể nói chuyện hay bàn luận vấn đề gì cùng đc

Thế nên mới bị gọi là thợ dạy, vì cứ nghĩ mình đi dạy thì mình hiểu biết nhiều giỏi lắm, phán cái gì cũng đúng
 

Absent

Senior Member
mình ko phải là data scientist, mình là thằng thợ gõ quèn thôi :(

LATS này theo mình đọc hiểu là tác giả đưa ra các giải thích và phương pháp luận để:

  • thiết lập 1 quy trình đo đạc nhân trắc ngực tiện dụng (quét 3d không tiếp xúc) và đo áp lực áo ngực (cảm biến áp suất gắn trên áo ngực), thiết kế phần thu thập dữ liệu và các giá đặc trưng
  • đưa ra phương pháp khảo sát (đo đạc) và thống kê về cỡ ngực trên 1 tập mẫu (tập tình nguyện viên là các nữ sinh phía bắc VN)
  • tìm hiểu đưa ra nhận xét về mối tương quan (ảnh hưởng) giữa "đặc điểm nhân trắc ngực" so với "áp lực áo ngực" và "độ tiện nghi áp lực của áo ngực",
    tác giả cũng sử dụng 1 mô hình hồi quy tuyến tính là Bayesian Model Averaging để giải bài toán forecasting, tức là cố tìm ra các phương trình dự đoán là với 1 cỡ áo ngực xác định từ trước, nếu với đầu vào là chỉ với 1 biến x (đặc điểm nhân trắc ngực) thì sẽ có kết quả trả về là biến y (áp lực áo ngực) và z (độ tiện nghi áp lực của áo ngực), phương trình dự đoán là chỉ với 1 biến y (áp lực áo ngực) thì trả ra biến z (độ tiện nghi áp lực của áo ngực). Có một số giá trị áp lực có quan hệ tuyến tính tỉ lệ thuận với kích thước ngực, nhưng 1 số giá trị khác thì không, cần phải tìm hiểu quan hệ phi tuyến (giải phương trình phi tuyến). giải thích 1 cách nông dân là chỉ chọn áo theo kích cỡ từ nhà sản xuất thì không hoàn toàn tỷ lệ thuận với độ tiện nghi khi mặc vào.
  • đưa ra phương pháp chọn lọc để tìm ra các giá trị đo đạc nào là liên quan nhất tới kích cỡ ngực (dùng nhiều kỹ thuật: PCA, RF, LVQ)
  • đưa ra phương pháp phân loại khoa học để phân nhóm kích cỡ ngực phổ biến (dùng k-means clustering), dựa trên các mẫu khảo sát được, với các đặc trưng về độ tiện nghi tính toán đc phía trên, cái này quan trọng cho việc sản xuất các cỡ áo ngực tiêu chuẩn và thoải mái
  • còn lại là phần giải thích việc đọc hiểu các loại thông số, giá trị

các phương pháp trên hoàn toàn có thể mở rộng với tập mẫu lớn hơn, khảo sát thu thập nhiều dữ liệu hơn, phân chia theo khu vực địa lý, theo độ tuổi..., đưa đến kết quả thống kê và phân loại tốt hơn

nói chung theo mình biết thì LATS này là dạng LA trắc lượng khoa học (scientometrics), liên quan nhiều đến data science :D
Vậy data engineer hả bác em thấy voz nhiều kì tài ẩn dật ,mà bác có thể chia sẻ con đường nào dẫn bác đến với mảng hiện tại không và dự kiến tương lai mảng bác làm sẽ thế nào về thị trường công cụ kiến thức sẽ thay đổi ra sao những công ty nào tuyển dụng cũng như range lương ạ cảm ơn bác
 
Top