关于我
Egopposer
人工智能专业 · 计算机视觉 · 医学影像处理
"在热情消逝前"
重庆大学大数据与软件学院人工智能专业本科生，专业排名 1/64（前1%）
熟悉计算机视觉、自然语言处理，对多模态大模型以及音频音乐领域具有浓厚兴趣。
教育背景
GPA: 3.88/4.0 | 专业排名: 1/64（前1%）
主修课程：深度学习（97）、统计分析（97）、离散数学（96）、概率论与数理统计（95）、数据结构与算法（95）、数据库原理与设计（94）
核心技能
代表项目
• 提出一种融合三元注意力机制与RexNet网络结构的深度学习模型，开展多标签眼底图像分类任务研究，显著提升了模型在复杂环境与低频疾病诊断场景下的准确性。
• 提出并实现了一种结合激进数据增强和扩散增强的对比学习预训练方法，有效提高了模型的特征表征能力，并显著缩短了下游任务的训练周期。
• 利用wandb平台对团队深度学习实验的参数与结果进行系统性记录与分析；同时通过Notion团队协作空间，对团队成员任务分配、进度追踪及资料共享进行规范化管理。
• 基于 Vue3 与 Vite 技术栈，设计并开发了基于力引导布局的复合弦图，实现了中医方剂与药材的高效交互式可视化展示。
• 借助大语言模型 API，采用并发处理方式，有效解决了传统正则表达式难以处理的数据清洗与预处理问题，将非结构化数据转化为结构化 JSON 格式，提升了后续数据分析与处理效率。
• 基于开源视觉自动瞄准算法，负责输入端的视频流预处理、目标仿射变换以及 PnP 位姿解算等关键模块的实现与优化，并成功集成并调试通过了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的目标跟踪算法。
• 在 WSL 环境下，利用 Foxglove Studio 完成 ROS2 项目的数据参数可视化，实现了硬件平台上的相机标定及云台精确调平，有效提升了系统的整体稳定性与瞄准精度。