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精通Linux系统操作及常用开发工具（Git、Vim）；掌握C++/Python多语言开发能力，熟悉异步/多线程编程及Flask框架；精通常用数据结构与算法（栈、队列、排序算法等）；深入理解机器学习理论与实践，熟练掌握SVM、BP神经网络、Logistic回归、树模型及集成学习算法；精通深度学习领域主流模型（ResNet、FCN、U-Net、YOLO等）及框架（TensorFlow/PyTorch）；具备深度学习环境搭建及模型部署经验（TensorRT、ONNX）

专注于计算机视觉算法研发，主导完成多个工业视觉项目。主导乳腺超声图像分割算法研发，创新性结合超像素分类与注意力机制，实现医学图像精准分割；开发工业相机超分辨率重建系统，采用GAN技术提升图像质量，降低设备成本30%；设计五类车辆检测追踪系统，融合YOLO目标检测与DeepSort跟踪算法，实现复杂场景下目标稳定跟踪。具备完整的算法开发到系统部署经验，熟悉从数据预处理到模型优化的全流程技术实现。

【医学图像分割算法研发】2017年12月-2020年2月：设计基于超像素分类的图像分割算法，解决传统方法在复杂纹理区域分割不准确的问题；开发基于注意力机制的深度学习模型，采用改进的U-Net架构，通过特征金字塔网络提升小目标分割精度，发表国际会议论文1篇，SCI一区论文1篇。【工业图像超分重建系统】2019年3月-2019年6月：构建基于E-SRGAN的超分辨率重建系统，采用多尺度特征融合策略解决工业图像细节丢失问题，实现2倍超分辨率重建，图像质量提升40%。【多目标检测追踪系统】2021年6月-2021年9月：开发YOLOv3+DeepSort联合算法，通过在线重跟踪机制解决遮挡场景下的目标丢失问题，实现平均跟踪精度85.2%，系统延迟控制在50ms以内。