系统学习了计算机编程、数据结构、算法设计等专业课程，掌握了扎实的理论基础。在校期间积极参与编程实践项目，锻炼了实际操作能力和团队协作能力。

• 负责中医助手软件的需求分析与功能设计，与中医专家团队紧密合作，将中医理论与临床经验转化为软件功能需求。
• 主导中医助手核心算法的研发，包括中医诊断模型、方剂推荐算法等，通过大量临床数据进行模型训练与优化，使诊断准确率提升至 85%以上。
• 带领开发团队完成软件的编码、测试与上线工作，协调各部门资源，确保项目按时交付。在项目中，成功管理 5 人开发团队，有效推进项目进度。

• 对已上线的中医助手软件进行性能优化，通过代码重构、数据库优化等手段，使软件响应速度提升 30%，用户满意度提高 20%。
• 收集用户反馈，分析用户行为数据，针对用户痛点进行功能迭代与升级。例如，根据用户反馈增加了中医养生知识模块，上线后用户活跃度提升 15%。
• 与市场部门合作，制定中医助手软件的推广策略，通过线上线下活动，使软件下载量在半年内增长 50%。

• 该项目旨在开发一款智能中医问诊助手，通过自然语言处理技术，实现患者症状描述与中医诊断的自动匹配。
• 负责需求调研，与 10 位中医专家进行深度访谈，整理出 500 余条中医诊断规则。
• 主导算法设计，构建了基于深度学习的中医症状分类模型，在测试集上准确率达到 90%。
• 协调开发团队完成软件界面设计与功能开发，确保项目在 6 个月内顺利上线。上线后，已服务 1000 余名患者，得到用户好评。

• 参与中医方剂智能推荐系统项目，负责数据采集与预处理工作。收集了 2000 余首中医方剂及相关临床案例数据。
• 运用机器学习算法，构建方剂推荐模型，根据患者症状、体质等因素推荐个性化方剂。通过临床试验验证，推荐方剂的有效率达到 70%以上。
• 与前端开发人员协作，实现方剂推荐功能的可视化展示，提升用户体验。该系统已在 5 家中医诊所试用，提高了医生的开方效率。