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精通Python编程语言及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备计算机视觉（目标检测/图像分割）、语音识别算法开发能力。熟悉量化交易策略开发与回测系统设计，拥有深度学习模型优化、分布式训练及算法落地经验。掌握图像增强技术、目标检测算法优化、端到端语音识别系统构建等核心技术。

专注于深度学习算法研发及工程化落地，主导完成多个行业级AI项目。在海上复杂环境目标检测领域，构建雾天图像降噪与多尺度特征融合算法，基于Faster R-CNN框架实现检测精度提升25%。开发Anchor-Free行人检测系统，采用CSP模型优化策略，在公开数据集取得前三名成绩，实际部署中实现8路监控数据25帧实时处理。搭建端到端语音识别训练平台，完成声学模型与语言模型联合优化，实现商业场景下识别准确率95%+。

海上复杂环境船只识别竞赛：基于Faster R-CNN框架设计两阶段目标检测算法，创新性引入雾天图像增强模块，通过多尺度特征融合策略提升小目标识别准确率。项目在200支参赛队伍中取得初赛第一，算法可识别雾天环境下0.5m直径船只。

行人检测算法优化：调研Centernet/FCOS等Anchor-Free算法，采用CSPDarknet53作为主干网络构建检测模型。通过特征金字塔结构优化与数据增强策略，在COCO数据集取得mAP 52.3%成绩，实际部署中实现8路监控数据25帧实时处理，漏检率低于5%。

语音识别系统开发：设计端到端语音识别训练平台，集成声学模型与语言模型联合优化模块。采用多任务学习策略提升鲁棒性，在混合噪声环境下识别准确率提升18%，成功应用于智能客服系统并实现商业落地。