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专业成绩：GPA 3.8/4.0（专业前3%）

主修课程：数字图像处理、机器学习、深度学习、计算机视觉、Python编程、数据结构、算法分析、矩阵论、概率统计、信号与系统、模式识别、高级语言程序设计、人工智能导论

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独立设计并实现基于MTCNN+ArcFace的人脸识别系统，完成从图像采集、数据预处理到模型训练的全流程开发
采用PyTorch框架实现模型训练，通过优化损失函数和网络结构，在LFW数据集上达到99.2%的识别准确率
提出轻量化改进方案，将模型参数量减少40%，推理速度提升35%，满足移动端部署需求

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对比分析ResNet、MobileNetV2、EfficientNet等模型在CIFAR-10数据集上的性能表现
针对特定场景优化模型结构，提出通道剪枝与量化结合的改进策略，使模型参数量减少40%，准确率保持90%以上
项目成果获校级创新创业大赛二等奖，相关论文被收录于《计算机应用研究》期刊增刊

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参与YOLOv5目标检测模型优化，完成数据集标注与预处理，构建训练验证集
负责模型训练与超参数调优，在特定场景下使检测精度提升15%，召回率达到98.7%
输出《模型优化报告》，提出数据增强与迁移学习结合的改进方案，被采纳为团队标准流程

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组织每周技术分享会，带领20人团队完成图像识别项目开发
策划并执行校园AI挑战赛，吸引100+参赛队伍，获校级创新创业大赛优秀组织奖
主导搭建社团开源项目库，沉淀10+计算机视觉实战案例

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专业技能：Python编程（熟练）、PyTorch/TensorFlow框架（精通）、OpenCV（熟练）、深度学习算法（精通）、数字图像处理（精通）
语言工具：C++（熟练）、LaTeX（熟练）、MATLAB（熟练）、Git版本控制（熟练）
数学基础：线性代数（精通）、概率统计（精通）、最优化理论（熟练）

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2023年：全国大学生人工智能创新大赛，带领团队完成人脸识别系统开发，获省级一等奖，实现技术成果转化
2022-2023年：校级一等奖学金（专业排名前3%），获校级优秀学生干部称号
2021-2022年：校级创新创业大赛二等奖，带领团队开发图像增强算法

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系统掌握计算机视觉核心技术，熟悉深度学习与图像识别全流程开发，具备扎实的理论基础和项目实践能力
学习能力强，能快速掌握新技术并应用于实际项目，在校期间独立完成2个科研项目，获省级竞赛奖项
具备良好的团队协作精神和创新思维，在社团管理中锻炼了领导力和组织能力，期待为贵公司的图像识别技术应用贡献力量

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