01 关于我
上海交通大学计算机科学与技术专业硕士研究生，导师为王明教授。
研究方向：计算机视觉、深度学习、多模态学习、医学图像分析。
曾获研究生国家奖学金、上海市优秀毕业生等荣誉。在计算机视觉和深度学习领域有深入研究，已发表多篇高水平学术论文。具备独立开展科研工作的能力，热衷于将前沿技术应用于实际场景。
02 研究
教育背景
上海交通大学 · 计算机科学与技术
导师：王明教授
GPA: 3.85/4.0 · 专业排名: Top 5%
核心课程：高级计算机视觉、深度学习理论，自然语言处理、机器学习前沿
上海交通大学 · 计算机科学与技术
辅修：数学与应用数学
GPA: 3.90/4.0 · 专业排名: Top 3%
本科毕业论文：《基于Transformer的多模态情感分析研究》获校级优秀毕业论文
研究经历
多模态大模型对齐与推理研究
国家自然科学基金
提出跨模态对齐算法，显著提升视觉-语言模型在复杂推理任务上的表现。设计基于强化学习的多模态推理框架，在VQA v2.0数据集上达到SOTA。CVPR 2025投稿中。
医学图像分割与诊断辅助系统
瑞金医院联合
开发深度学习肺部CT分割系统，Dice达0.95。轻量级注意力机制减少60%参数量。系统已在瑞金医院试点应用，诊断效率提升40%。成果发表于Medical Image Analysis (IF=10.9)。
自动驾驶目标检测与跟踪
企业合作
实时检测算法在KITTI数据集mAP达92.3%，45FPS。图神经网络多目标跟踪方法解决遮挡问题。成果发表于IEEE T-ITS (IF=8.5)。
学术论文
01
Cross-Modal Alignment for Vision-Language Models via Reinforcement Learning
02
Lightweight Attention Mechanism for Medical Image Segmentation
03
Real-time Object Detection and Tracking for Autonomous Driving
04
Multi-modal Sentiment Analysis Based on Transformer
03 成就
荣誉奖项
研究生国家奖学金
国家奖学金
上海市优秀毕业生
ACM-ICPC亚洲区域赛金奖
全国大学生数学建模竞赛一等奖
中国大学生计算机设计大赛一等奖
专业技能
编程语言
Python · C/C++ · Java · JavaScript · MATLAB
深度学习
PyTorch · TensorFlow · Keras · PaddlePaddle
研究领域
计算机视觉 · 深度学习 · 多模态学习 · NLP · 医学图像
其他技能
Linux · Git · Docker · CUDA · LaTeX
04 联系
开源项目
MultiModal-Alignment
500+ Stars
多模态对齐算法开源实现，基于强化学习的视觉-语言模型对齐方法。被多个研究机构引用。
Medical-Segmentation-Lite
300+ Stars
轻量级医学图像分割工具包，参数少、精度高，已在瑞金医院等机构使用。