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教育背景

2012.9-2016.7 临沂大学（本科）软件工程

专业排名前10%，连续4年获得学业奖学金二等奖，2014年获得国家励志奖学金，优秀毕业生。

2016.9-2019.7 北京工业大学（硕士） 软件工程

专业排名前10%。专业技能：熟悉Python、Matlab等编程语言；熟悉机器学习基本算法，了解深度学习相关知识。

工作经验

2016.10-2017.10 北京工业大学实验室 SGA预测方法研究

由于医疗病例大多数为非结构化数据，因此可以使用深度信念网络（DBN）自动提取文本病例中的特征。本课题基于深度学习的SGA预测技术研究，进行特征选择和识别风险因素的分类技术建立SGA分类器。预测婴儿在出生前成为SGA的风险，涉及三种分类方法： 1.SVM 2.随机森林 3.Logisitic回归

2016.12-2017.9 北京工业大学实验室 特纳综合征研究

特纳综合征是一种染色体疾病，本研究主要通过人脸识别技术来实现其自动诊断，来提高临床诊断和治疗效率。首先使用OpenCV人脸检测库根据面部特征训练68个特征点人脸模型；然后利用Gabor小波滤波和点检测，分别提取面部全局特征和局部特征；通过PCA降低Gabor特征。最后使用SVM和AdaBoost算法进行分类。

2017.10-至今 北京工业大学实验室 特纳综合征研究

结合SVM，PCA，KPCA来调参构建分类器，以期达到最优分类效果。主要方法：1.三折交叉验证 2.集成学习方法 3.随机森林 4.图像分块

2018.1-至今 北京工业大学实验室 特纳综合征研究

主要通过使用深度学习的TensorFlow框架，实现对特纳综合征的自动诊断。首先，预处理阶段，使用了神经网络MTCNN完成人脸的检测、对齐、截取，经过神经网络进行特征提取。最终结合上阶段训练的最优分类器实现特纳综合征的高效自动诊断。

自我评价

本人上进心强，有较强的自我学习能力和抗压能力，性格活波开朗，思维活跃，较强的团队合作精神，能够单独完成一定的任务。