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专业技能
精通Python编程语言，具备深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Keras）开发经验。熟悉计算机视觉与模式识别算法，掌握卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、自动编码器（AutoEncoder）等模型架构。具备分布式训练框架（如Horovod）使用经验，熟悉CUDA编程与GPU加速技术。擅长学术论文复现与代码实现，具备良好的英文技术文献阅读能力。
工作履历（脱敏处理）
博士在读期间主导结构健康监测深度学习框架研发，构建多模态数据处理系统，实现传感器数据特征提取与损伤预测。设计基于残差网络的深度学习模型，解决多尺度数据特征融合难题，提升检测准确率25%。开发自动编码器框架实现异常数据检测，构建端到端监测系统，相关成果发表SCI论文2篇。具备完整的算法研发闭环能力，涵盖需求分析、模型设计、实验验证与成果落地。
项目经验（脱敏处理）
结构健康监测深度学习框架开发：基于深度学习构建多模态数据处理系统，采用卷积神经网络、残差网络与自动编码器技术，实现土木结构传感器数据的特征提取与损伤检测。创新性地设计多尺度特征融合机制，解决复杂工况下的数据噪声干扰问题，使检测准确率提升至92.7%。开发分布式训练框架支持大规模数据集处理，构建端到端监测系统，相关成果发表SCI论文2篇，会议论文1篇。
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