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河北科技大学人工智能专业（2018-2022） GPA 3.8/4.0（专业前5%），连续三年校级一等奖学金
主攻方向：计算机视觉与多模态学习，毕业论文《基于Vision Transformer的医学图像分割优化》获优秀论文
河北新龙科技集团股份有限公司 高级人工智能工程师（2022-至今）
主导Vision Transformer系列模型（ViT-B/Swin-L）的行业适配：
开发动态稀疏注意力模块，使ADE20K数据集mIoU提升4.2%
设计渐进式蒸馏方案，将模型推理速度加速37%（T4 GPU）
搭建自动化微调平台，支持20+工业质检场景的快速适配
提出混合精度训练策略，解决千兆像素图像训练时的显存溢出问题
创新性实现CNN与ViT的混合架构（Hybrid-ViT），在钢铁缺陷检测中F1-score达98.6%
保持每月复现1-2篇最新论文（如Segment Anything、InternVL等）
工作项目：1.工业缺陷检测系统：技术栈：Python/OpenCV/PyTorch，搭建基于ResNet50的基线模型，实现98%的准确率；开发数据增强工具包，解决小样本训练问题；设计可视化界面帮助质检人员快速验证，误检率<5%。
2.智能相册分类工具：技术亮点： • 使用MobileNetV3实现轻量化图像分类 • 集成CLIP模型实现自然语言搜索功能 • 开发自动标签建议系统，数据规模：处理超过10万张用户照片
3.个人防护装备视觉检测:实时识别产线人员安全帽/口罩佩戴状态，降低事故率。
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