期末啦期末啦！ 在天津大学佐治亚理工深圳学院（GTSI），除了忙碌紧张的备考身影，我们也捕捉到了一些颇有趣味的场景：同学们陆续为全校师生带来的精心准备、大受好评的Poster Session！

Poster Session

Poster Session是国际专业大型学术会议中的海报展示环节，为学生们提供现场展示研究成果和锻炼学术交流能力的机会。

Poster Session也是学在GTSI的一个特色体验，鼓励学生充分运用在课上学到的知识和技能，培养学生解决实际问题的工程能力。

随着春季学期即将收官，GTSI多门课程的同学们为大家带来了有料、有趣、又带动气氛的成果展。同学们分成若干个小组，在Poster Session的现场，小组成员除了向其他组展示和解说本组项目，也要聆听其他组的项目汇报并互相打分。让我们回顾其中的一部分吧~

Posters展示@GTSI

TEAM FIAT

项目介绍

本项目构建了以Steam游戏平台数据为基础的游戏推荐系统，可为玩家、游戏开发商等用户提供可视化游戏推荐、多元化的游戏数据分析等应用。推荐系统用户界面、前后端由Flask、Bootstrap、Docker、Nginx等架构构成，算法模块使用基于改进Transformer的AutoEncoder结构，项目测试阶段得到了众多用户的好评。

This project created a game recommendation system based on autoencode-transformer to make up for the lack of game recommendations on existing game platforms. It allows players to find their favorite games faster and more accurately, and game makers to better understand and capture the latest developments in the game market.

TEAM 50W

项目介绍

A-NATS旨在为深圳市政府提供核酸检测点分配方案的参考。基于GPS人口分布定位数据，A-NATS预测了全市人口分布情况，并采用优化算法以及双层嵌套模拟退火算法来计算核酸检测点的分布位置。然后通过Tableau构建了一个在地图上显示这些结果的交互式可视化系统，用户可以查看在给定核酸检测点总数下的检测点的分布情况及其他相关指标。

A-NATS provides a possible distribution of nucleic acid testing sites in Shenzhen for local authorities' reference. Based on GPS location data, this project predicts the population distribution and deploys optimization along with nested simulated annealing to calculate the best distribution of testing sites. An interactive visualization system built via Tableau displays these results on a map for users.

TEAM THE 4

项目介绍

该项目通过多维度的动态可视化平台来显示全球能耗变化规律，以及空气污染对能耗带来的影响，基于此去预测未来几年的能源使用发展情况。

This project conducted multi-dimensional analysis and predicted energy consumptions in different countries. It also designed an effective interactive visualization system to explore patterns of energy consumption and its relationship with air pollution.

TEAM FIVE GUYS

项目介绍

本项目搭建了一个可视化交互界面，分析犯罪率对特定区域房价的影响，为用户在购房或租房过程中，提供更多背景信息以辅助判断和决策。

This project analyzed the impact of criminal activities on property value. An interactive website was developed to visualize the results to help people make decisions when purchasing or renting houses or apartments.

TEAM GUNDAM

项目介绍

H-1B签证是发放给美国公司雇佣、有专业技能的外国籍员工的工作签证。申请该签证牵涉到多个因素和条件。本项目应用机器学习和可视化技术，设计出一个可以帮助申请者评估其获批概率的模型，协助其在申请过程中做出更明智的职业规划。

The H-1B is a visa required for non-U.S. citizens working in the U.S. However, a lot of people are not aware of the details behind what kind of jobs qualify, and where these jobs are. This project applied advanced machine learning and visualization techniques to understand the relationships between different factors to help applicants make more informed decisions in their career planning.