任同学
计算机研究生在读 | 人工智能与机器学习方向
你好！我是一名充满激情的计算机技术爱好者，目前在读研究生，专注于人工智能与机器学习领域的研究。我热爱编程和算法，同时也对前后端开发有浓厚兴趣。我的目标是将前沿的AI技术应用到实际问题中，创造有价值的解决方案。
联系我教育经历
河南科技大学 - 软件学院
2021年9月 - 2025年6月
本科 - 软件工程专业
GPA：4.89/5.0 | 专业排名：前2.2%
荣誉：连续三年国家励志奖学金、优秀团员、文明学生等
北京科技大学 - 计算机与通信工程学院
2025年9月 - 至今
硕士研究生 - 计算机技术
研究方向：人工智能、机器学习、异常检测
GPA：x.x/4.0 | 专业排名：前xx%
研究方向
机器学习与深度学习
专注于神经网络架构设计、优化算法和模型压缩技术研究，尤其是在小样本学习和迁移学习方面有深入探索。
人工智能应用
致力于将AI技术应用于实际问题，如智能推荐系统、自动驾驶和医疗影像分析等领域。
异常检测
数据挖掘中识别不符预期或异于其他的数据、事件与观测，覆盖入侵、欺诈、故障等多领域检测。
我的技能
编程语言与工具
Python
Java
C++
JavaScript
Git
Docker
Linux
人工智能与机器学习
TensorFlow
PyTorch
Scikit-learn
深度学习
强化学习
自然语言处理
计算机视觉
数据科学与算法
数据结构
算法设计
数据分析
数据可视化
Pandas
NumPy
Matplotlib
研究项目
基于深度学习的文本情感分析系统
设计并实现了一个基于BERT和LSTM的文本情感分析模型，用于分析社交媒体评论的情感倾向，准确率达到92%。
Python
PyTorch
BERT
LSTM
scikit-learn
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基于大语言模型的网站内容安全检测系统
设计并实现了一个基于大语言模型的网站内容安全检测系统，通过对网站内容进行语义分析和情感分析，实现对网站内容的安全检测。
Python
Java
Spring Boot
爬虫
数据分析
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基于分层联邦学习的IIoT异常数据检测算法
设计并实现了一个基于联邦学习的异常数据检测算法，通过在不同设备上训练本地模型并聚合全局模型，实现了对异常数据的有效检测。
联邦学习
异常检测
TCN
SAE
Python
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