I am a CS undergrad at UC Berkeley working as a research assistant at Berkeley AI Research Lab(BAIR). I will then provide you with Professor John Denero's and my research paper abstracts. You will write me a cold email based on the outline that is both genuine and engaging.

professor John Denero's research:
"Putting the Con in Context: Identifying Deceptive Actors in the Game of Mafia": While neural networks demonstrate a remarkable ability to model linguistic content, capturing contextual information related to a speaker’s conversational role is an open area of research. In this work, we analyze the effect of speaker role on language use through the game of Mafia, in which participants are assigned either an honest or a deceptive role. In addition to building a framework to collect a dataset of Mafia game records, we demonstrate that there are differences in the language produced by players with different roles. We confirm that classification models are able to rank deceptive players as more suspicious than honest ones based only on their use of language. Furthermore, we show that training models on two auxiliary tasks outperforms a standard BERT-based text classification approach. We also present methods for using our trained models to identify features that distinguish between player roles, which could be used to assist players during the Mafia game. ,
"Fuzz Testing Projects in Massive Courses":
Scaffolded projects with automated feedback are core instructional components of many massive courses. In subjects that include programming, feedback is typically provided by test cases constructed manually by the instructor. This paper explores the effectiveness of fuzz testing, a randomized technique for verifying the behavior of programs. In particular, we apply fuzz testing to identify when a student's solution differs in behavior from a reference implementation by randomly exploring the space of legal inputs to a program. Fuzz testing serves as a useful complement to manually constructed tests. Instructors can concentrate on designing targeted tests that focus attention on specific issues while using fuzz testing for comprehensive error checking. In the first project of a 1,400-student introductory computer science course, fuzz testing caught errors that were missed by a suite of targeted test cases for more than 48% of students. As a result, the students dedicated substantially more effort to mastering the nuances of the assignment.
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My Research:
"An AI-aided Solution to Open-angle Glaucoma Screening in Developing and Rural Countries"
Glaucoma is the second leading cause of blindness, responsible for 15% percent of the total world blindness. It is a chronic eye disease that damages the optic nerve and causes irreversible blindness at its terminal stage. Open-angle glaucoma is the most common and unpredictable form of glaucoma due to its nature of asymptomatic. Although treatable at its early stage, most patients with open-angle glaucoma are unaware of it and thus receive no treatment, especially in developing/rural countries with limited access to vision care. This research proposes a feasible and accurate system to detect open-angle glaucoma and deploy it into a web application called Glaucomark. Using a combination of two deep learning architectures: You Only Look Once v3(yolov3) and Visual Geometry Group Neural Network (VggNet), the system can accurately extract the optic disc area from a picture of the retina and detect glaucoma patterns on it. This paper innovative design to combine object detection and object classification neural networks, improving performance significantly, and allowing for training with large-scale training datasets without manual preprocessing. The training datasets were obtained from multiple public databases, consisting of 5532 images of fundus, including 3670 images labeled with the optic disc areas, 901 normal fundi, and 761 fundi with open-angle glaucoma. The system achieves 97.9% accuracy (AUC=0.994) after testing with a separate dataset of 332 images of the fundus. The demo of this system is deployed on [www.glaucomark.com](http://www.glaucomark.com/). To acquire high-quality retina images, a pocket-sized, inexpensive, and non-mydriatic retina imaging camera is in the progress of building to incorporate with the Glaucomark.
저는 버클리 인공지능 연구소(BAIR)에서 연구 조교로 일하고 있는 UC 버클리의 CS 학부생입니다. 그러면 존 데네로 교수님과 제 연구 논문 초록을 제공해 드리겠습니다. 그 개요를 바탕으로 진정성 있고 매력적인 콜드 이메일을 작성해 주세요.존 데네로 교수의 연구:"사기꾼을 맥락에 맞추기: 마피아 게임에서 기만적인 행위자 식별하기": 신경망은 언어 콘텐츠를 모델링하는 놀라운 능력을 보여주지만, 화자의 대화 역할과 관련된 문맥 정보를 포착하는 것은 아직 미개척 연구 분야입니다. 이 연구에서는 참가자에게 정직한 역할 또는 기만적인 역할을 부여하는 마피아 게임을 통해 화자 역할이 언어 사용에 미치는 영향을 분석합니다. 마피아 게임 기록의 데이터 세트를 수집하기 위한 프레임워크를 구축하고, 역할이 다른 플레이어가 생성하는 언어에 차이가 있음을 입증합니다. 그리고 분류 모델이 언어 사용만으로 정직한 플레이어보다 기만적인 플레이어를 더 의심스러운 플레이어로 분류할 수 있음을 확인했습니다. 또한 두 가지 보조 과제에 대한 모델 훈련이 표준 BERT 기반 텍스트 분류 접근 방식보다 성능이 뛰어나다는 것을 보여줍니다. 또한 마피아 게임에서 플레이어를 지원하는 데 사용할 수 있는 플레이어 역할을 구분하는 특징을 식별하기 위해 훈련된 모델을 사용하는 방법을 제시합니다. ,"대규모 코스에서 퍼즈 테스트 프로젝트":자동화된 피드백을 제공하는 스캐폴드 프로젝트는 많은 대규모 강좌의 핵심 교육 구성 요소입니다. 프로그래밍이 포함된 과목에서 피드백은 일반적으로 강사가 수동으로 구성한 테스트 케이스를 통해 제공됩니다. 이 논문에서는 프로그램의 동작을 검증하기 위한 무작위 기법인 퍼즈 테스트의 효과를 살펴봅니다. 특히 퍼즈 테스트를 적용하여 프로그램에 대한 합법적인 입력의 공간을 무작위로 탐색함으로써 학생의 솔루션이 참조 구현과 동작이 다른 경우를 식별합니다. 퍼즈 테스트는 수동으로 구성한 테스트를 유용하게 보완하는 역할을 합니다. 강사는 포괄적인 오류 확인을 위해 퍼즈 테스트를 사용하면서 특정 문제에 주의를 집중하는 타깃 테스트를 설계하는 데 집중할 수 있습니다. 1,400명의 학생이 수강하는 컴퓨터 과학 입문 과정의 첫 번째 프로젝트에서 퍼즈 테스트는 학생의 48% 이상에서 타깃 테스트 사례 집합이 놓친 오류를 찾아냈습니다. 그 결과 학생들은 과제의 뉘앙스를 파악하는 데 훨씬 더 많은 노력을 기울일 수 있었습니다..나의 연구:"개발도상국 및 농촌 지역의 개방각 녹내장 검진을 위한 AI 지원 솔루션"녹내장은 전 세계 실명의 15%를 차지하는 두 번째 주요 실명 원인입니다. 시신경을 손상시켜 말기에 이르면 돌이킬 수 없는 실명을 초래하는 만성 안과 질환입니다. 개방각 녹내장은 무증상이라는 특성으로 인해 가장 흔하고 예측하기 어려운 녹내장 형태입니다. 초기에는 치료가 가능하지만 대부분의 개방각 녹내장 환자들은 녹내장을 인지하지 못해 치료를 받지 못하며, 특히 시력 치료 접근성이 낮은 개발도상국/농촌 국가에서는 더욱 그러합니다. 이 연구는 개방각 녹내장을 감지할 수 있는 실현 가능하고 정확한 시스템을 제안하고 이를 웹 애플리케이션인 Glaucomark에 배포합니다. 두 가지 딥러닝 아키텍처의 조합을 사용합니다: You Only Look Once v3(yolov3)와 시각 기하학 그룹 신경망(VggNet)을 결합하여 망막 사진에서 시신경 영역을 정확하게 추출하고 그 위에 녹내장 패턴을 감지할 수 있는 시스템입니다. 이 논문은 물체 감지와 물체 분류 신경망을 결합하는 혁신적인 설계를 통해 성능을 크게 개선하고 수동 전처리 없이 대규모 훈련 데이터 세트로 훈련할 수 있도록 했습니다. 훈련 데이터 세트는 시신경 영역으로 라벨링된 3670개의 이미지, 정상 안저 901개, 개방각 녹내장 안저 761개를 포함한 5532개의 안저 이미지로 구성된 여러 공개 데이터베이스로부터 얻었습니다. 이 시스템은 332개의 안저 이미지로 구성된 별도의 데이터 세트로 테스트한 결과 97.9%의 정확도(AUC=0.994)를 달성했습니다. 이 시스템의 데모는 [www.glaucomark.com](http://www.glaucomark.com/)에 배포되어 있습니다. 고품질 망막 영상을 획득하기 위해 주머니에 쏙 들어가는 저렴한 가격의 비방수성 망막 영상 카메라를 개발 중이며, 글라우코마크와 연동할 수 있도록 개발 중에 있습니다.