在大学期间，系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括数据结构、算法设计、计算机组成原理等。通过课程项目和实践操作，积累了扎实的编程基础和问题解决能力。同时，积极参与学校组织的学术活动和竞赛，拓宽了知识面和视野。

• 负责公司图像识别项目的算法优化与开发，通过深入研究深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），将图像识别准确率从85%提升至92%，有效提高了产品的性能和用户体验。
• 参与图像增强算法的研发，针对低光照、模糊等问题，设计并实现了自适应图像增强算法，使处理后的图像质量得到显著提升，在实际应用中获得用户好评。
• 与团队成员协作，完成图像标注工具的开发与优化，提高了标注效率30%，为项目的数据准备阶段节省了大量时间和人力成本。

• 主导公司新产品的图像质量检测系统开发，带领团队运用计算机视觉技术，实现了对产品外观缺陷的高精度检测，检测准确率达到98%以上，为产品质量把控提供了有力支持。
• 负责图像压缩算法的研究与应用，在保证图像质量的前提下，将图像文件大小平均压缩40%，降低了数据存储和传输成本，提升了系统性能。
• 与客户紧密沟通，根据客户需求定制图像处理解决方案，成功为多个客户项目提供专业技术支持，获得客户高度认可，为公司拓展业务奠定了良好基础。

• 项目背景：针对电商平台商品图片展示需求，开发智能图像美化系统。
• 项目职责：作为核心成员，负责图像色彩校正算法的设计与实现。通过分析大量商品图片数据，建立色彩模型，实现了自动色彩优化功能。
• 项目成果：系统上线后，商品图片点击率提升15%，用户反馈良好。同时，该算法在公司内部其他项目中得到推广应用。

• 项目背景：为安防监控系统提供图像分析功能升级。
• 项目职责：负责运动目标检测算法的优化。引入深度学习中的目标检测模型，结合实际监控场景数据进行训练和调优。
• 项目成果：优化后的算法使运动目标检测准确率提高20%，误报率降低10%，有效提升了安防监控系统的性能，在实际应用中发挥了重要作用。