认识医学图像设备，了解医学图像设备拍摄得到的红细胞图像的特性。 利用数字图像处理知识，对红细胞图像进行实验研究，利用图像处理方法去掉杂质以及杂细胞的干扰。 将处理后的图像进一步二值化，编写算法，对二值化图像进行统计计数。

利用深度学习方法（孪生神经网络），基于人脸识别的应用场景进行研究。把高维度（2000×2000×3）的数据（人脸图像）映射到低维空间， 得到一个一维向量，完成数据降维。该降维后向量可以进一步用于识别、数据分析以及其他方面的研究和应用，向量间的标准差可以准确反映原图像的关联度（人脸相似度）。 完成该网络的编码搭建和训练，得到函数模型。该函数能够在极短时间内对两张人脸图像降维到两位数个数的一维向量，并计算标准差，同一张人脸得到的标准差在1以下，不同人脸的标准差在两位数甚至更高。

参与基于分布式架构的智能保他流控机制的设计、开发、自测。 设计用于智能流控的数据结构和管理机制。业务微服务中多Goroutine并发处理同一种业务消息时，对处理消息、成功率、所处时期、步长、阈值进行统计和周期性综合判断，及时动态地调整流量控制WAL值。设计微服务内并发性、服务间状态同步、周期同步、稳定性、可靠性等机制。 独立完成该机制在部门产品内的编码开发工作。 对业务机制设计了单元测试用例：同时管理300台对端服务器，10个业务微服务，每个服务1000个Goroutine随机生成业务消息，进行一段时间的业务模拟，看护了该机制的并发安全。 对周期性的综合计算方法设计了单元测试用例，模拟了几十个周期的业务数据量，用例输出各周期调整后的WAL值，并导入到Excel绘制成折线图，保证计算模型能还原预期的WAL值调整效果。