しゃつです

pianotap

卒研発表会雑感

高専ちょろw(クラスメイトのTwitterより引用)

 

E科の卒論はちょろい。身をもって実感しました。発表時間2分以上オーバーしても、質疑応答でトンチンカンなこと言っても、3時間で終わる実験を研究と言い張っても、英会話教室しても大丈夫です。

質疑応答に辛いイメージを持ってるかもしれませんが、よほどおかしな返答をしなければ(よほどおかしな成果を発表しなければ)10分とちょっとで終わります。おかしな返答をしても落ちませんが。

発表時間は7分~7分30秒くらいがいいと思います。別に延びても落ちませんが。

研究テーマについては、ある程度新規性があって結果が出たほうが発表しやすいです。逆に変な結果が出ると非常にキツイ。別に変な結果を発表しても落ちませんが。新規性なくても落ちませんが。

あと、卒論は期限内に終わらせましょう。遅れても落ちませんが。

ちなみに当日はプレゼン差し替えできないとか言ってるけど普通にできます。

予稿は前日昼に提出です。それ以降に間違いを見つけた場合は刷り直して発表前に全員に渡すか発表が終わってから直したものを担任にメールで渡すかのどちらかです。後者のほうが楽なのは言うまでもないでしょう。

 

基本的に発表はノー対策でも通ります。まあでもまともな質疑応答をしたいなら、違う研究室のクラスメイトに聞いてもらうといいと思います。特に数字を出すと研究内容を理解できてなくても質問しやすいです。あと時々奇想天外な質問が来るので気をつけてください。

 

 

質疑応答の概要

電気系研究室

●(顕微鏡のスポットサイズを変えたという記述があったが)定量的にどのくらい変えたのか?

●(原料や条件を変えて電気材料を合成した)原料や条件で全てのパターンを試さなかった理由は?

●タイトルと研究内容の微妙な食い違いがある。やりたかったのはタイトルに書いたこと?予稿の中身にある研究内容?

●(感度の違う2つの計測法で測定した)感度が違うだけなのにグラフの形が違う。なぜ?

●(試料の反射率を測る実験で)どこの反射率?試料の表面?奥?

●(極めて微弱な電流を測定した際、電流がマイナスとして計測された)計測はうまくいっている?

●(温度を上昇させたり下降させたりしながら電流を計測した)電流のグラフは上昇時?下降時?

●実験の概要図に書いてある装置の詳細、利用用途に関する質問

●(材料のバンドギャップを測定した)なぜバンドギャップを測定した?その値を上げたい?下げたい?バンドギャップが判明するとどんなことに応用できる?

●(結晶の配向を見るためにまず反射角を調べた)反射角は配向を調べる際にどう使う?

●(本来研究対象にしたい装置よりも簡易な装置を実験に用いた)簡易的な装置にすることによってどこに研究の焦点を当てたのか?その装置だと他の要素は影響しないのか?

●(大型の装置で)実験データの計測位置は?

●(ディスラプションによる渦電流の大きさを評価)じゃあ方向は?

●(ディスラプションによる装置の破壊を防ぐために)どのようなパラメータを制御すればよい?

●プラズマの真空容器との接触かうず電流どちらが先?

●シミュレーションの誤差はどこからきた?

●(円形に近い図形の中心を求めたが、正確でなかった)正確な方法としてどんなものを考えている?

●(信号光を制御光でスイッチング)信号光が変わっても実験結果は変わらないのでは?

●(大型装置の小型化を目指した)最終的に大きさをどのくらいにしたいのか?それは理論的に可能なのか?

●(入射光の強度によって光を吸収、もしくは透過する物質)どこからが透過でどこからが反射?明確な境界は存在?

●(専門知識が必要な装置の簡易化を目指した)簡易化すると専門知識が必要なくなる?

●(実物を用いた実験が難しくないと考えられるシミュレーションにて)実物では実験した?なぜやらなかった?

●(既製品のプログラムを用いたシミュレーション)プログラムの中身は分かる?

●(装置の一部箇所の小型化を目指した)どのくらい小型化するのか?その箇所の小型化は重要なのか?

●(3次元計測をレーザによって行う)図が1次元的に思えるが、3次元で計測できるのか?

●(光ファイバを長方形に最大敷き詰めの方法を研究)実現性はあるか?現在使われているのは長方形なのか?円だとどうなるか?計算によって求められたが、それは本当に最大か?

●(量子コンダクタンス効果の測定を行ったが、図のラベルが見えなかった)何を計測したのか?

●(微分方程式を数値的に解いて光増幅の特性を研究)導波路のサイズは?どこに新規性がある?

●(導波路の形状から位相変化をシミュレーション)試した以外の形状ではどうか?シミュレーションをしただけなのか?

●(将来的に地震測定の応用したい振動測定器を開発)低周波はどのくらい測れる?現段階で高すぎて地震に対応できないが、対応するには?

●(新たな実験方法で実験を行ったが、既存のデータより誤差が大きくなったことを報告)誤差が大きいことに焦点を当てていたが、測定結果がほしいのではなく実験方法を検証したかっただけなのか?

●(撥水性についてある指標を用いて計測した)その指標は昔から知られているものか?

●(物質の表面粗さから複数材料の撥水性との相関を調べた)粗さの表現方法には複数あると思うが、その表現は今回適切なのか?この実験で撥水性が悪かった材料は劣っているのか?

●(ドローンとカメラによって手の届かない物体の動的、3次元計測を目指した)時間分解能は足りているか?ドローンのカメラは3次元で撮影できないが?

●(電極間を離すと電流が増えた)本当?計測間違ってない?

●(トルク脈動を減らすモータ形状研究)トルク脈動の減少によって全体的な効率はどうなるか?

●(制御の最適化を行った)最適でない状態との比較は?

●(PID制御のグラフのような結果になった)安定するまでの時間は何によって決まる?

●(新しいモータを研究)このモータは高効率と書いてあるが、何に対して高効率なのか?本当に効率は高いのか?

 

 

 

 

情報系研究室

●実験方法の詳細は?使用したデータは?

●結果の変化は分かるが、改善なのかどうかわからない。成果は?パラメタをどう調整した?

●なぜ提案手法では既存の手法からここを変化させた?

●(カオスニューラルネット)学習成功数を計測しているが、何を持って学習成功なのか?

●(ユーザビリティに関するアンケート)アンケートの方法は?操作の効率性をアンケートの項目にしているなら、時間を測るべきでは?アンケート人数が不足しているため統計的に意味のないデータなのでは?

ディープラーニングにおいて、学習させたデータはどのようなものか?構造は?

●MNISTは自分の手で書いたの?

●(パラメタの一部を変更したものの結果の変化がほとんどなかった)パラメタが非常に似ているためでは?

●(MNISTの学習で、訓練データより評価データのほうが正解率が低かった)なぜ?おかしくない?

●(ディープラーニングを用いた画像の特徴抽出)特徴を示すマップは各層にどのくらい?特徴抽出に用いた画像は自分で決めた?

●(CNNを用いた画風変換)なぜテクスチャ画像にはCNNの浅い層、元画像には深い層を用いた?画風変換では最終的に何を目指している?

 ●(画像に自動で文字を入れる)配置等のフィードバックはどうする?フィードバックの結果をどう自動的に処理する?

●(具体的な目的を定めないファジィモデリング)目的がよく分からない。入出力は?

●(現実世界のフラクタル解析)自己相関ではダメだったのか?

●(クラスタリングでのクラスタ数推定)クラスタ数が1,2違っても大丈夫なのでは?応用の上ではクラスタ数をどう決める?

●(音楽コードの自動認識)ジャンルによって認識率に差が出ると思うが?最終的にどのぐらいの正解率にしたいのか?

●(P2P MIDI伝送システム)実際に試した?いろいろな条件(時間帯とか)で試した?

●(システムコールを利用したファイルのアクセス制御)既存のセキュリティソフトと比較した利点は?マルウェアもそのシステムコールを使うのでは?

●(GPSを用いた交差点の右左折検知)なぜ地図情報を使わない?

●(Arduino Unoと赤外線センサで車椅子検知)既存手法に比べたメリットは?コスト的なメリットなら、実際安いのか?車椅子の未検知はクリティカルだが、それ以外の誤検知は別にいいのでは?

●グラフは何を示しているのか?