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专业技能
精通Python深度学习框架（PyTorch），擅长计算机视觉算法研发，熟悉Transformer架构与大模型优化技术。掌握目标跟踪算法设计、多模态特征融合、知识蒸馏技术及模型压缩方法。具备边缘计算设备部署经验，熟悉CUDA加速与分布式训练框架。熟悉视觉目标跟踪算法优化、多目标跟踪框架设计及模型性能调优。
工作履历（脱敏处理）
专注计算机视觉算法研发，主导双流目标跟踪算法设计与实现，突破传统跟踪器精度与速度的平衡。完成算法在边缘计算设备的部署优化，实现模型在Jetson AGX Orin平台的高效运行。设计跨流信息融合机制，提升多目标跟踪稳定性。开发自适应知识蒸馏框架，有效提升模型泛化能力。完成算法性能测试与调优，支撑多数据集的实验验证与论文撰写工作。
项目经验（脱敏处理）
设计双流目标跟踪算法，创新性提出跨流信息融合机制与动态知识蒸馏策略。通过构建信使令牌模块实现模板分支信息的有效迁移，采用自适应标签蒸馏方案提升教师模型的监督有效性。开发高效双流跟踪框架，集成单流跟踪器的精度优势与双流架构的计算效率。完成算法在边缘计算设备的部署优化，实现模型在Jetson AGX Orin平台的实时推理。通过多轮性能测试与调优，使算法在多个主流数据集上达到SOTA水平，相关成果形成技术论文。
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