教育背景
南宁学院 · 人工智能专业（23 人工智能 1 班）
2023.09 – 2027.06
核心课程：自然语言处理、机器视觉、语音识别、深度学习、智能服务机器人
专业技能
- 语言与框架：Python（主力）、PyTorch、MindSpore、NumPy / Pandas
- 自然语言处理：BERT 系列微调、文本分类与情感分析、文本相似度计算
- 计算机视觉：YOLO 系列目标检测、labelme 数据标注、模型格式转换
- 语音与生成：MelGAN 声码器、梅尔频谱到波形的端到端生成、音频信号处理
- 部署与工程：Docker、华为昇腾 SDC 端侧模型部署（.pt → caffemodel → .wk）
- 机器人与系统：ROS、ar_track_alvar 视觉标签定位、Python 状态机控制
项目经历
酒店评论情感分析系统
2026.07 · 独立完成
技术栈：BERT-base-chinese、MindSpore、Streamlit、ChnSentiCorp、余弦退火 + Focal Loss
- 独立完成数据清洗、模型训练、评估到界面部署的完整流程，测试集 1200 条中文酒店评论
- 测试集指标：准确率 91.92%、精确率 91.54%、召回率 92.60%、F1 92.07%
- 针对正负样本不均衡引入 Focal Loss，配合余弦退火学习率调度提升训练稳定性
- 基于 Streamlit 搭建可视化推理界面，输入评论即可实时输出情感极性
交通场景车辆检测与模型端侧部署
2026.07 · 独立完成
技术栈：YOLOv5 / YOLOv8、PyTorch、labelme、Docker、华为昇腾 SDC
- 基于 KITTI 数据集筛选 car / bus / truck / person 四类目标，独立完成数据标注与训练集、验证集划分
- 搭建 YOLO 系列训练流水线，产出损失曲线、PR 曲线与 mAP 指标等训练报告
- 走通 PyTorch 权重 → Caffe 模型 → 华为 SDC .wk 离线模型的转换链路，完成端侧部署流程
基于 MelGAN 的语音生成系统
2026.07 · 独立完成
技术栈：MindSpore、昇腾 NPU、华为 Talent 平台、MelGAN 声码器（GAN）
- 构建梅尔频谱 → 语音波形的端到端生成系统，以生成对抗网络实现声码器建模
- 在昇腾 NPU 与华为 Talent 平台上完成训练与调优，实践国产 AI 软硬件全栈链路
基于 ArTag 的移动机器人视觉导航
2026.05 · 独立完成
技术栈：ROS、ar_track_alvar、Aelos Edu 人形机器人、Python
- 编写分级运动控制函数与多标签状态机，实现机器人识别 Tag0–Tag5 并按序自主导航至终点
在研项目
基于音频信号处理的畜禽养殖舍异常鸣叫识别与预警系统毕业设计 · 在研
2026.09 – 至今
方向：音频信号处理、异常声音识别、深度学习时序建模
- 完成猪、蛋鸡等畜禽异常发声识别方向的文献调研，梳理 CNN-BiLSTM 等时序建模方案
- 目标：构建养殖舍异常鸣叫的自动识别与预警链路
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