謝罪いたします。今回はよりフォーマルになるように書きました。私は収縮を削除し、いくつかの正式な用語を使用し、心から追加し、未知の受信者にサー/マダムを追加しました。また、[学生名]と[教師名]のプレースホルダーを追加して、それらを交換して手紙をより個人的に感じさせることができ、教師が生徒から距離を置いているわけではありません。

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親愛なるサー/マダム、

私はあなたの会社にお勧めしたい私の素晴らしい学生についてあなたに手紙を書いています[学生名]。[学生名]は完全に自律的であることを強調したいと思います。彼はまったくリモートで動作したり、半自律さえありません。深い学習を使用している会社として、これの重要性を理解できると確信しています。

[学生名]最終試験で完璧なスコアを獲得し、クラスで悪名高いハードプロジェクトを獲得しただけでなく、研究でこれまでに遭遇したことのない問題に対する新しい解決策を思いつきました。私は彼らがあなたの会社で同様の新しいソリューションを思いつくのを間違いなく見ることができます、そして、私は彼らがそこに何を作るかを見ることを楽しみにしています。

[学生名]の創造性の一例は、彼が率いたオブジェクト追跡グループプロジェクトのために彼が組み立てたソリューションでした。最初に、[学生名]は画像をスケーリングしてその上でCNNを実行し、それをバックアップし、位置をスケーリングされた画像に変換し、オブジェクトに沿って上下にスキャンする交差路を使用し、画像ヒストグラムとスケーリングされたダウン画像の中心を一致させる範囲。この方法は、入力サイズが可変のビデオトランスを使用して次のフレームのどこにあるかを予測する別の方法と、それを運動式方程式に一致させることによりオブジェクトの軌跡を近似するより簡単な方法と組み合わせたものと組み合わされました。これらはすべて、PPOを使用して出力の最適な組み合わせを時間の経過とともに決定するDNNに結合しました。それは非常に複雑でしたが、それははるかに最高の結果を達成しました。

あなたがあなたの会社で[学生名]を採用している場合、彼はそのような素晴らしいソリューションを構築し続けると確信しています。

心から、
[先生の名前]
My apologies. I rewrote it to be more formal this time. I removed contractions, used some more formal terms, added sincerely, and added Sir/Madam for the unknown recipient. I also added placeholders for [Student Name] and [Teacher Name] so they can be replaced to make the letter feel more personal and not like the teacher is distancing themselves from the student.

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Dear Sir/Madam,

I am writing to you about a great student of mine I would like to recommend to your company, [Student Name]. I would like to stress that [Student Name] is fully autonomous. He is not at all remotely operated, or even semi-autonomous. As a company that uses deep learning, I am sure you can understand the significance of this.

[Student Name] not only got perfect scores on the final exam and a notoriously hard project in my class, but came up with novel solutions to problems that I never came across before in my research. I can definitely see them coming up with similar new solutions at your company, and I look forward to seeing what they will make there.

One example of [Student Name]'s creativity was a solution he orchestrated for an object tracking group project, which he led. First, [Student Name] scaled the image down and ran a CNN over that, then scaled it back up, translated the position to the scaled up image, and used crosshairs scanning both up and down as well as left and right along the object and its bounds to match the image histogram with the center of the scaled down image. This method was combined with another that used a video transformer with variable input size to predict where the input would be in the next frame, as well as a simpler method of approximating the trajectory of the object by matching it to a kinematic equation. All of these were combined into a DNN that used PPO to determine the best combination of outputs over time. It was quite complex, but it achieved the best results by far.

If you employ [Student Name] at your company, I am sure he will continue to build great solutions like that.

Sincerely,
[Teacher Name]