SirRabbit
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个人介绍

熟练运用Matlab、Abaqus、Comsol等工程软件;熟悉Abaqus二次开发,包括基于Python与前后处理,基于Fortran的用户材料子程序;熟练使用Python、C++等编程语言。同时具有丰富的深度学习项目经历,曾发表数篇SCI学术论文,协助企业完成基于AI的项目应用的落地。同时也具有丰富的软件开发经历***和适用于macOS系统的桌面软件。

工作经历

  • 2022-02-01 -2024-02-01新加坡南洋理工大学研究人员

    定量化触诊系统研发——利用软硬结合的设计策略,实现了一套灵敏度可调的柔性压力传感器的设计与制备,并设计了楔形自锁机构,实现了在无需位移传感器的情况下对材料硬度的量化,同时借助Comsol优化器件结构并进行可靠性论证。我们进一步研制了具有多模态感知能力的笔头,借助协同感知效应实现了对皮肤健康状态的检测,搭配自主研发的信号处理模块和数据分析算法,最终开发了一套便携式的触诊系统。同时我们基于Swift语言开发了适配于MacOS系统的健康监测软件,为硬皮病的早期定量化诊断提供解决方案。

教育经历

  • 2016-08-01 - 2021-06-01清华大学力学博士

    2020.11 清华大学2019-2020年度综合优秀奖学金 2019.11 清华大学航天航空学院2018-2019年度综合优秀奖学金 2019.05 清华大学航天航空学院2018-2019年度风云人物 2018.11 清华大学研究生国家奖学金

技能

深度学习
算法设计
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作品

利用软硬结合的设计策略,实现了一套灵敏度可调的柔性压力传感器的设计与制备,并设计了楔形自锁机构,实现了在无需位移传感器的情况下对材料硬度的量化,同时借助Comsol优化器件结构并进行可靠性论证。我们进一步研制了具有多模态感知能力的笔头,借助协同感知效应实现了对皮肤健康状态的检测,搭配自主研发的信号处理模块和数据分析算法,最终开发了一套便携式的触诊系统。同时我们基于Swift语言开发了适配于MacOS系统的健康监测软件,该软件可以实时的读取串口信号,包括通过USB和蓝牙两种方式,同时软件内部署基于Resnet的深度学习架构,实时的处理并分析串口传输过来的数据,为硬皮病的早期定量化诊断提供解决方案。

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2024-07-24 21:16

三结构各向同性(TRISO)包覆颗粒是高温气冷堆(HTGR)的核心燃料,内核由四层材料包裹而成,由于颗粒的破坏概率与层厚直接相关,因此必须建立有效地层厚无损测量方法。我们使用X射线计算机断层扫描对粒子进行非破坏性测试,利用Python搭建深度神经网络U-Net进行颗粒的层间分割,最终开发了一套基于计算机视觉的层厚测量方法。本人主要负责项目中深度学习模型地搭建与调试,以第二作者的身份在无损检测领域顶级期刊NDT & E International发表学术论文一篇。

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2024-07-24 21:05

痤疮检测是利用先验知识,通过面部图像来诊断痤疮的严重程度、数量或位置,在对皮肤问题患者的医学诊断和治疗中起着非常重要的作用。由于环境的复杂性和应用场景的特殊性,基于患者面部图像来诊断痤疮仍然具有一定的挑战性。我们提出了一个由双模块组成的集成神经网络:i)分类模块,旨在计算痤疮的严重程度和数量;ii)定位模块,用于定位痤疮的位置。该集成神经网络可以同时地、准确地预测痤疮的严重程度、数量和位置,可以有效地帮助患者自检和辅助医生进行诊断。本人为该项目的第一完成人,以独立第一作者兼通讯作者的身份发表学术论文两篇,包括在SCI期刊Sensors发表学术论文一篇。

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2024-07-24 21:02
更新于: 07-24 浏览: 45