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核心項目
讓優秀成為習慣,讓習慣變得優秀
智能技術碩士在讀 | AI醫療影像與邊緣智能方向
目前就讀於澳門科技大學智能技術專業,關注醫療圖像分析、晶圓缺陷檢測、機器人與邊緣端部署優化,具備從數據處理、模型訓練到部署驗證的完整項目經驗。
核心項目
競賽獲獎
代表論文
專利與軟著
仰望星空之余,莫忘腳踏實地。
中留服認證專業領域:計算機科學與技術(智能技術)
GPA:3.81/4.00
畢業設計:Improved classification method for semiconductor wafer surface defects
GPA:3.54/4.00 · 加權平均成績:88.36/100.00
畢業設計:基于 Cadence 的高性能運算放大器設計
聚焦醫療影像、工業檢測與機器人實踐。
Medical AI
面向醫學影像小樣本標注場景,構建“模型預標注 + 人工校正 + 數據回流”的半自動流程,提升標注效率與一致性。
Clinical Classification
搭建從數據清洗、樣本劃分到訓練評估的完整實驗鏈路,面向脊柱側彎影像完成分類與分級建模。
CAD System
基于結構化特征與機器學習二分類模型,面向低算力設備構建可部署的輔助診斷方案。
Industrial Vision
圍繞工業檢測精度、實時性與部署成本,對 YOLO 系列模型進行結構替換、輕量化與端側驗證。
Robotics
在 Linux 環境完成機器人建模、傳感器配置、SLAM 建圖與路徑導航實驗,打通從仿真到聯調的完整流程。
Assistive Robot
面向早期干預與陪伴服務場景,構建“感知評估 + 語音交互 + 陪護服務”協同方案。
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