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专业成绩：GPA 3.7/4.0（专业前10%）

主修课程：深度学习、计算机视觉、数字图像处理、机器学习、模式识别、算法分析与设计、数据结构、高级语言程序设计、矩阵论、概率论与数理统计等。

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主导基于YOLOv5的工业零件缺陷检测系统开发，负责模型训练与优化，将检测准确率提升至98.5%，召回率97.2%，部署后每月减少人工质检成本15万元。
参与人脸识别考勤系统算法优化，使用迁移学习技术减少模型参数量40%，推理速度提升60%，系统覆盖5个办公园区。
负责图像数据预处理与标注工具开发，提升团队数据准备效率30%，标注错误率降低15%。

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参与智能安防摄像头目标识别系统开发，使用Faster R-CNN模型实现实时车辆与行人检测，准确率达96.8%，延迟控制在50ms内。
负责医学影像分析算法优化，构建基于CNN的多模态影像诊断模型，准确率达94.3%，获医院临床验证通过。

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技术栈：PyTorch、CNN、迁移学习、图像分割

职责：负责模型设计与训练，构建基于U-Net的多模态影像分割模型，优化损失函数与数据增强策略

成果：实现CT影像肺结节检测与分割，准确率92.1%，通过临床医院测试，获国家二类医疗器械认证。

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技术栈：OpenCV、PyTorch、iOS/Android原生开发

职责：设计并实现10+实时滤镜算法，优化移动端性能

成果：SDK适配30万用户，滤镜效果获App Store编辑推荐，月活提升25%。

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编程语言：Python（精通）、C++（熟悉）
深度学习框架：TensorFlow、PyTorch（精通），Keras（熟练）
图像处理：OpenCV、PIL（熟练），Matplotlib、Seaborn（熟练）
模型优化：模型压缩、量化、剪枝（精通），TensorRT加速（熟练）
其他工具：Git版本控制、Docker部署、CUDA编程、TensorBoard可视化

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主导项目获国家发明专利1项（专利号ZL20231XXXXXX）
带领团队获全国人工智能创新大赛二等奖，技术方案被3家企业采纳

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5年计算机视觉领域经验，精通深度学习算法设计与模型优化，主导过5+图像识别项目全流程开发，从算法设计到工程部署。
熟练使用PyTorch/TensorFlow构建CNN模型，擅长目标检测、图像分类、图像分割等任务，曾将多模型推理速度提升60%以上。
具备良好的问题解决能力，能快速定位模型训练中的收敛问题，主导过医疗影像、工业质检等垂直领域项目，技术落地经验丰富。

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