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专业技能
精通Python编程语言，熟练掌握深度学习框架PyTorch与TensorFlow。熟悉工业缺陷检测领域的经典神经网络架构（VGG、ResNet、MobileNet），具备模型轻量化优化经验。掌握图像处理技术（OpenCV）、特征提取与目标检测算法（YOLO、Faster R-CNN）。具备跨平台部署能力，熟悉TensorRT模型加速与ONNX格式转换。熟悉机器学习全流程（数据清洗、特征工程、模型训练、部署优化）。
工作履历（脱敏处理）
博士期间主导工业缺陷检测算法研发，完成4篇高水平论文发表。开发基于MobileNet的轻量化检测模型，实现工业场景下98.7%的检测准确率。设计边缘计算架构，通过TensorRT实现模型推理速度提升3倍。参与LoRa物联网系统开发，完成非接触式生命体征监测算法，成功应用于工业安全监测场景。开发基于模糊综合评价的学生能力评估系统，实现多维度数据融合分析。
项目经验（脱敏处理）
项目1：工业缺陷检测系统研发。针对复杂工业场景开发多模态检测算法，采用YOLOv5架构实现98.7%准确率。解决小样本数据训练难题，通过数据增强与迁移学习提升模型泛化能力。设计边缘计算部署方案，通过TensorRT优化推理速度，满足工业实时检测需求。
项目2：基于模糊理论的综合能力评估系统。构建多维度评价指标体系，采用模糊综合评价法实现学生能力量化分析。开发基于Python的可视化分析平台，集成数据清洗、特征提取与结果可视化模块。通过机器学习算法优化权重分配，提升评估结果的客观性与准确性。
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