履歴書
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E-mail | amon1997@foxmail.com | (自宅電話) | ||||||||||||||
Github | https://github.com/ccccj | なし | ||||||||||||||
個人サイト | http://amon1997.com | (携帯電話) | ||||||||||||||
テクニカルブログ | https://blog.csdn.net/qq_40873884 | +86 18857379193 |
学歴 |
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習得 科目 | プログラミング言語:C 言語/C++プログラミング、Pythonなど アルゴリズムコース:データ構造、アルゴリズムの設計と分析など コンピュータコース:OS(Linux)、コンパイルの原理、コンピュータの構成原理など 数学:離散数学、高等数学と線形代数、確率論と数理統計など゙ |
成績 | 平均点:3.29点 |
資格 | N2:118点 / TOEFL:準備中 |
2019年5月 | 中国の大学生のコンピューター設計コンテスト 三等賞 |
2019年1月 | 「粤嵌杯」インターネット+科学技術革新設計大会 優秀賞 |
2018年11月 | 国際大学生プログラミング設計コンテスト(ACM-ICPC) 銅メダル |
2017年3月 | CCCC団体プログラミング設計コンテスト 三等賞(団体) 二等賞(個人) |
2018年10月 | 「藍橋杯」コンテスト 一等賞(西安地区) 三等賞(全国総決勝戦) |
2017年10月 | レッドハット(Redhat)チャレンジコンテスト 一等賞(西安地区) ベスト15(全国総決勝戦) |
2017年 | 二等奨学金 |
2017年5月 | 優秀なボランティア |
2016年 | 三等奨学金 |
2016年 | 陝西科技大学・弁論大会 チャンピオン |
テーマ :軍事演習中の目標物の識別
指導教員:斉勇(講師) 研究室 :陝西科技大学-人工知能研究所 内 容: 戦争では、軍用機、戦車、軍艦、装甲車、空母などの軍事目標が戦略的に非常に重要である。 軍事演習では敵の目標を識別して選択的に破壊する必要がある。種類の違う軍事目標の画像を識別するために畳み込みニューラルネットワークが使用される。まず、サンプルサイズを大きくするために、写真を回転、反転、ノイズ付加などを行った。その後、畳み込みニューラルネットワークで訓練し、分類する。 役 目:深さ学習によって軍事目標を分類する。 成果と収穫:機械学習・深層学習関連のプロジェクトに初触れ、初歩的な理解がある方。 |
テーマ :触覚刺激と大脳皮質のマッピング関係の研究
指導教員:斉勇(講師) 研究室 :陝西科技大学-人工知能研究所 内 容: このプロジェクトは多くの病院と協力した。体のさまざまな部分に刺激を与えると、脳のさまざまな部分が興奮する。パルス刺激装置を用いて、大脳皮質の興奮性の変化を観察し、脳の機能的fMRIを撮影した。 深層学習アルゴリズムで、肉眼では観察できない大脳皮質の変化を分析し、モデルを訓練し、最後は医用画像に刺激点を特定する。 役 目:深層学習で触覚刺激と大脳皮質のマッピング関係を探究し、触覚感知脳機能トポロジー図を構築する。 成果と収穫:機械学習や深層学習の基本的なアルゴリズムを学び、統計学習理論の初歩的な理解を獲得した。 |
テーマ :ノイズを考慮した画像の3Dモデリング
指導教員:斉勇(講師) 研究室 :陝西科技大学-人工知能研究所 内 容: 画像の三次元再構成とは、カメラなどを用いてシーンの多角度画像を取得し、二次元画像を複数入力し、空間幾何学等の知識で対象物の幾何学的構造を推定し、三次元モデルを構築することである。しかし、その画像品質の要求は高く、いくつかの画像再構成効果が悪いです。そして、最初に画像処理して画像品質を向上させる必要がある。 本研究では、まず画像のノイズを低減するためにDnCNNネットワークモデルを試行した。その後、3D再構成を行った。 役 目:複数の二次元画像に基づいて、深層学習を3D再構成と結びつけて、原図の三次元点群を求める。元のアルゴリズムを修正し、3D再構成の精度を向上させていった。 成果と収穫:3D再構成の初期理解が得られ、深層学習を3D再構成と結びつけて精度を上げた。 |
2016年9月-2017年9月 | テ弁論社 & 「星の家」自閉症児童救助隊゙ |
2017年10月-2018年12月 | ACM学校のチーム゙ |
2018年7月-2018年9月 | 学校のACM Summer Training & CCPC-Wannafly Camp゙ |
2019年1月- | 陝西科技大学-人工知能研究所 |