※ 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。
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。
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。