算法研究能力
海南大学电子信息类 2027 届硕士，研究方向为计算机视觉与开放世界个体识别。以第一作者发表 EI 国际会议论文 2 篇，独立完成从算法方案设计、模型训练调优到消融验证的完整研究闭环。研究工作中提出质量感知机制与 Compact256 紧凑投影层，前者将成像质量波动转化为可学习信号，后者在特征压缩至 1/5 的同时将精度损失控制在 2% 以内——具备“发现问题、抽象为算法问题、设计方案、实验验证”的完整科研方法论。
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海南大学新一代电子信息技术（含量子技术等）工学硕士在读 | 中共党员 | 国家奖学金获得者
海南大学电子信息类 2027 届硕士，研究方向为计算机视觉与开放世界个体识别。以第一作者发表 EI 国际会议论文 2 篇，独立完成从算法方案设计、模型训练调优到消融验证的完整研究闭环。研究工作中提出质量感知机制与 Compact256 紧凑投影层，前者将成像质量波动转化为可学习信号，后者在特征压缩至 1/5 的同时将精度损失控制在 2% 以内——具备“发现问题、抽象为算法问题、设计方案、实验验证”的完整科研方法论。
算法不止于论文：完成 PyTorch → ONNX 转换与边缘端部署适配，基于 FastAPI + MySQL + Nginx 搭建在线推理服务，针对现场稳定性问题设计五大运行时机制，将开放场景误报率降至 6.91%。驻场 6 个月完成系统部署与迭代，理解从“模型精度”到“系统可用”之间的工程距离。
完成深度学习模型的轻量化压缩（特征压缩至 1/5、精度损失 <2%）与 ONNX 边缘推理适配，基于 Python/C 混合思路开发在线推理服务，针对现场真实约束设计五大运行时稳定性机制，系统达到工程冻结标准并在生产现场稳定运行 6 个月以上。驻场经历让我理解边缘系统的真实约束：算力、内存、带宽、散热、网络，每一个都会在实验室里看不见的地方爆发。
习惯“现象复现 → 模块归因 → 最小验证 → 修复验证”的系统化调试流程：在采集终端项目中定位 USB 带宽瓶颈与多线程竞争，在识别系统现场定位轨迹断裂与帧质量问题。具备 C/C++ 与 Linux 基础，熟悉多线程编程与同步机制，能读懂硬件原理图，具备软硬件联调经验。
研究生阶段绩点 3.6/4.0；本科获国家奖学金（全国获奖比例约 0.2‰）、省级优秀大学毕业生；获“大唐杯”全国大学生移动通信 5G 挑战赛全国三等奖。从视觉语言大模型微调到边缘部署再到全栈服务开发，持续在算法能力半径外扩展，学习迁移能力经过多方向验证。
担任社团社长与消防志愿者中心负责人，组织协调与跨部门沟通能力经过实战检验；长期撰写技术博客，技术表达清晰。认同“算法的价值在于解决真实问题”，期望在工业界将学术积累转化为产品竞争力。
工学硕士 · 新一代电子信息技术（含量子技术等） · GPA 3.6/4.0
工学学士 · 电子信息工程 · GPA 3.9/4.0
驻场出差负责人文昌冯家湾
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