生物转计算机，录取密歇根安娜堡-新东方前途出国

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

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