yharim
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个人介绍

我熟练掌握 Python 与 PyTorch,具备从数据处理、模型设计到训练评估的完整深度学习研发经验。曾基于 TCGA 多组学医学数据独立开发双组学乳腺癌亚型分类模型,针对小样本高维场景设计 vMF 特征解耦、非对称交叉注意力融合与两阶段训练策略,最终超越多个前沿基线,积累了将深度学习落地医学场景的完整经验。


此外,前端与全栈开发能力强,精通 HTML5、CSS、JavaScript、Vue 与 Node.js,独立完成过包含 RESTful API、SSE 实时推送、MySQL 数据层、桌面客户端打包及 AI 大模型接口集成的完整 Web 平台,具备将算法模型封装并集成到业务系统的工程能力。同时具备 UI 设计基础,坚持极简主义风格的审美。

工作经历

  • 2025-08-30 -至今创业慧康科技股份有限公司研发工程师

    主要负责医疗影像领域的计算机视觉算法研发,利用深度学习技术对口腔全景片、三维牙科CT等DICOM医学影像进行智能分析,攻克牙齿全自动分割、缺失牙与阻生齿目标检测、牙槽骨吸收病变识别等核心算法,并将算法模型封装后集成到“慧康云”平台的影像系统或智能阅片工作站中,通过AI技术赋能口腔医生高效、精准地完成临床诊断与治疗规划。

教育经历

  • 2022-09-01 - 2025-06-30涉密信息涉密信息本科

技能

Python掌握
Java掌握
MySQL掌握
HTML5精通
CSS精通
Vue精通
Node.js精通
UI精通
Torch精通
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作品
FSDBCClassifier:

本项目是面向稀缺样本条件的双组学乳腺癌亚型分类系统,包含以下功能模块:(1)TCGA数据工程管线。解析TCGA-BRCA原始数据,包括RNA-seqRSEM归一化表达、甲基化芯片Beta值与临床数据;完成同一患者多样本优先级配对、缺失值填充与高方差特征筛选,保留2000个基因与5000个CpG探针;

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2026-08-12 23:09
MagaCite: 博客内容迁移与引用维护系统

项目核心功能模块包括:(1)多平台内容迁移引擎——支持CSDN、博客园、简书、稀土掘金、语雀五大平台,通过所有权验证(基于浏览器Cookie的每平台定制化验证策略)确保仅可迁移本人文章,静态页面采用curl_cffi+trafilatura提取,动态SPA页面(如语雀)通过Playwright无头浏

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2026-08-12 22:54
更新于: 3小时前 浏览: 1