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李彦欣 女 | 2002年3月生 | 户口： 内蒙古 呼伦贝尔市 | 现居 浙江省 - 杭州市 教育经历2020-09至2024-10　|　杭州电子科技大学　|　智能科学与技术　|　本科语言能力英语：听说( 良好 )　|　读写( 良好 )　|　等级考试:大学英语考试四级IT技能熟练：　C、python、Word、Excel、PowerPoint、WINDOWS获得证书大学英语四级、计算机二级证、普通话等级证书校内奖励2021-09　大学生创新创业训练国家级立项　杭州电子科技大学奖励描述：作为负责人，由导师指导参加了2021年大学生创新创业训练计划项目，基于多伯努利滤波器的多雷达多目标跟踪算法研究，获得了国家级立项。2021-11　第十二届浙江省大学生物理实验与科技创新竞赛二等奖　杭州电子科技大学奖励描述：2022-12　浙江省省政府奖学金　杭州电子科技大学奖励描述：项目经验2023-06至2023-07　基于MobileNetv2的垃圾分类 | 数据分析，建模答辩项目简介和职责：从官网下载垃圾分类数据集，进行数据预处理与模型建立，实现对路边垃圾进行实施分类。 通过调参，包括迭代轮次，学习率等参数，使得垃圾分类正确率从79％上升到94％。 使用开发板，使用 linux 基础命令，将垃圾分类项目文件下载到开发板并使用，使用 ATC 工具进行模型转换，并从现实中收集垃圾图片50-100张，下载到开发板中，进行模型推理。最终正确率达到95％。2022-04至2022-06　基于雷达数据挖掘的降雨量预测 | 数据分析与处理，建模答辩项目简介和职责：简介：在农业方面，降雨量的预测是很有必要的。对雷达测量的数据进行处理分析与筛选，使用传统机器学习模型，包括随机森林，集成学习（adaboost）等，还使用了神经网络模型，包括RNN模型，进行模型训练，以及模型评估。 职责：数据预处理，建模，结果评估 结果：传统机器学习模型中的随机森林效果较好，神经网络模型相比于传统机器学习模型，处理时间较快。最终在评价指标结果良好的情况下，最好的预测结果准确率达到87％。附加信息自我评价：1.有良好的团队协作能力和沟通能力，有优秀的学习能力。 2.掌握 python、C，熟悉C++，熟悉 Django，Fastapi等 web 框架。 3.在机器学习，特别是深度强化有较深了解。 4.学习能力强，获得奖学金频繁，可以快速适应新软件。 5.熟悉 pytorch，tensorflow 等深度学习框架。 6.熟练使用 pycharm,solidwork,Xmind 等工具。 7.熟悉 mysql 等库的使用。 8.作为负责人和主持人，获得大创国家级立项，表达能力强，动手能力强。踏实肯干，动手能力较强。职业技能：在校期间主修课程：Python与算法设计实验（89分）、微型机器人与C51应用（89分）、数学建模（95分）、人工智能导论（96 分）、自动控制原理（91分）、机器学习（86分）、深度学习（84 分）、机器视觉（89分）、机器学习课程实践（97分）、深度学习课程设计（98分）、脑与认知科学概论（86分）