Lebenslauf

Berufliche Zusammenfassung

Als Student der Softwareentwicklung verbinde ich technisches Fachwissen mit vielfältigen Interessen. Ich beherrsche Python, Java und C++ und habe mich auf maschinelles Lernen spezialisiert. Zu meinen Projekten gehören ein YOLOv5s-Parkplatzerkennungssystem, das mit CBAM-Aufmerksamkeitsmechanismen erweitert wurde, und ein in Cambridge entwickeltes CNN-basiertes Hautkrebsdiagnosetool. Ich habe Erfahrung mit Datentechniktechnologien und Cloud-Plattformen sowie mit Containerisierung, Datenbankoptimierung und Caching-Systemen.

Ich spreche fließend Mandarin, Englisch und Kantonesisch und verfüge über Konversationskenntnisse in Russisch und Deutsch. Dadurch bin ich in interkulturellen Umgebungen hervorragend aufgestellt. Meine Neugier auf neue Technologien und meine Fähigkeit, mich schnell an neue Tools anzupassen, prädestinieren mich für den sich schnell entwickelnden Bereich der Softwareentwicklung.

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Fähigkeiten

Softwareentwicklung Programmierung KI Data Mining
Social Media Geschäftsanalyse Marketing Kreative Initiativen

Projekte Erfahrung

2024,8

Hautkrebserkennung mithilfe von Convolutional Neural Networks | Universität Cambridge

Ich habe ein Hautkrebserkennungssystem entwickelt, das Deep-Learning-Technologien nutzt. Das System nutzte eine modifizierte AlexNet-Architektur und implementierte ein leichtes, mit PyTorch erstelltes CNN-Modell zur Klassifizierung von Hautläsionen als gutartig oder bösartig. Durch die Integration von Aufmerksamkeitsmechanismen fokussierte sich das Modell adaptiv auf kritische Bildbereiche und unterdrückte gleichzeitig effektiv Störungen durch irrelevante Informationen, was die Klassifizierungsgenauigkeit deutlich verbesserte. Das Projekt demonstrierte, wie spezialisierte neuronale Netzwerkarchitekturen für kritische medizinische Diagnoseprobleme eingesetzt werden können.

2023.10-11

Automatische Parkplatzerkennung mittels Deep Learning | GuangDong University of Foreign Studies

Mithilfe von Deep-Learning- und Computer-Vision-Technologien entwickelte ich eine leichtgewichtige YOLOv5s-Architektur, die mit CBAM-Aufmerksamkeitsmechanismen erweitert wurde, um Merkmalsgewichte dynamisch zuzuweisen. Dieser Ansatz verbesserte die Genauigkeit der Parkplatzerkennung in anspruchsvollen Szenarien wie Gegenlicht und Sichtbehinderung deutlich. Ich optimierte die YOLOv5s-Netzwerkstruktur durch die Integration von CBAM-Aufmerksamkeitsmechanismen, um sowohl die Echtzeitleistung als auch die Genauigkeit zu verbessern. Das System wurde speziell auf verschiedene Parkszenarien abgestimmt und gewährleistet eine robuste Mittelpunktlokalisierung und Parkplatzerkennung.

Ausbildung

2022–2026

GuangDong Universität für Auslandsstudien

Bachelor in Software Engineering

Kernkurse: Natürliche Sprachverarbeitung, Maschinelles Lernen, Data Mining

2019–2022

Guangzhou No.6 Mittelschule

Bachelor in Software Engineering

Kernkurse: Natürliche Sprachverarbeitung, Maschinelles Lernen, Data Mining

Interessen

Ich interessiere mich sehr für Flugzeuge und liebe es, auf Reisen verschiedene Maschinen zu entdecken. Auch Eisenbahnen faszinieren mich – Zugreisen haben etwas Besonderes. Ich denke gerne darüber nach, wie Städte funktionieren, vom Straßennetz bis zur Gesamtplanung. Karten und Geografie haben mich schon immer fasziniert, und ich verlaufe mich selten. Zu Hause spreche ich Mandarin, außerdem fließend Kantonesisch und Englisch, und nebenbei habe ich mir auch ein bisschen Russisch und Deutsch angeeignet. Neue Leute kennenzulernen und verschiedene Orte zu erleben, hält das Leben interessant. In meiner Freizeit findet man mich wahrscheinlich auf dem Badmintonplatz, wo ich wettkampfmäßig spiele.