生物转计算机,成功案例分享
学生基本情况:
本科院校:清华大学
本科专业:生物医学工程
标化成绩:GPA3.72 托福107 GRE 335
相关课程:计算机科学中的离散数学、编程基础、Java和面向对象编程、数据结构和算法、计算机硬件技术基础、计算机网络和应用、软件工程、深度学习简介
计算机技能:Python,Java,C,C++,C#,JavaScript,R,MATLAB,LaTeX,TensorFlow,PyTorch;Linux,git,Docker
研究经历:
1. 基于深度学习的数据高效磁共振成像(MRI)加速获取与重建
2. 基于深度学习的磁共振温度成像(MRTI)加速采集与重建
3. 基于全连通网络和注意机制的荧光分子层析重建算法研究
4. 深度学习与计算机视觉算法研究(ResNet、密度网、Inception、移动网、SENET等复制模型。复制的数据增强方法(如混合、随机变异)和正则化方法(如 DropBlock)
竞赛:
1、大创:基于双目视觉和TOF透镜的步态识别与疾病诊断
开发了一个基于 PyQt的辅助诊断接口,用于显示图像分析结果·实现了基于 MediaPipe 人体检测框架和PID控制算法的人体跟踪模块
2.第三届清华大学智能无人机挑战赛(特等奖,前1/53)编写了基于Python和ROS平台的无人机控制程序,实现了路径规划和巡航
录取密歇根大学安娜堡分校计算机与电子工程
和南加州大学计算机科学硕士