长沙理工大学 (CSUST) 人工智能专业在读 (2025–2029) · 计算机视觉 / 自动驾驶感知 / 类脑启发学习
专注于面向自动驾驶与无人系统的 3D 环境感知、3D 高斯泼溅 (3DGS) 世界模型、空地多源协同融合，以及以脉冲神经网络 (SNN) 与 Hebbian 突触可塑性为代表的类脑启发学习与自监督表征。兼具扎实数理推导、前沿算法探索与工业级边缘软硬件协同能力。
算法探索与底层工程兼备，用代码构建对物理世界的感知与理解。
长沙理工大学 (CSUST) · 人工智能专业本科在读 (2025-2029)。高等数学 100 满分，C 语言理论与实验满绩点 (4.0)，斩获全校唯一 MathorCup 一等奖，兼具严谨数学推导与算法建模思维。
聚焦面向自动驾驶的 3DGS 世界模型与自监督度量-语义表征、空地协同 3D 目标检测（CVPR Target 论文）、以及突触可塑性类脑计算（BioHebbian 突破 92.5% 准确率）。
具备从 Verilog 五级流水线 32位 MIPS CPU 硬件设计与自研微内核 OS，到 STM32 PCB 原理图绘制、FreeRTOS 以及 Jetson 边缘端 TensorRT 加速部署的软硬件闭环工程能力。
围绕“机器如何准确、高效、鲁棒地感知与理解现实物理世界”展开深入探索。
聚焦 3D 高斯泼溅 (3DGS) 世界模型构建、BEV 鸟瞰图表征、自监督度量-语义联合学习、开放集场景理解及空地无人系统协同感知。
研究脉冲神经网络 (SNN)、突触可塑性 Hebbian 学习法则，以及海马体位置与网格细胞（Place / Grid Cell）在空间认知地图与低功耗表征中的应用。
研究无人机 (UAV) 与地面载具 (UGV) 视角下的空地协同 3D 目标检测，攻克大尺度高差跳变（25m-55m）与时空位姿误差，结合相机与 LiDAR 多源特征级融合。
探索自监督度量-语义联合表征学习，结合轻量 LLM (Qwen2.5) 常识语义先验增强与基础模型，实现开放集目标检测与高质量少样本泛化。
在数学建模、机器人算法、专业学业及人工智能实战中斩获的代表性成绩。
运用量子计算算法求解大规模排列组合与组合优化难题，斩获全校唯一的 A 题一等奖（A260）。
基于 SViT-C 双分支混合编码器与多分支交叉注意力解码器的复杂医学图像分割。
绿电直连型电氢氨工业园区协同调度与优化运行研究（基于 PuLP 的多能协同线性规划）。
第九赛道港区复杂物流拓扑分模式调度算法，攻克交通咽喉交汇路权自适应博弈与拥堵治理。
基于无人机航拍的高空弱小目标智能检测系统（YOLOv8 + P2 细粒度下采样 + ECA 通道注意力）。
主动标记光源光谱匹配/环境光隔离 + 近红外增强与 DSP 硬件加速亚像素单目测距系统。
高等数学 100 满分；高级语言程序设计 (C语言) 理论 97 (4.0 满绩)、实验 99 (4.0 满绩)。
严格依照“顶会科研在研 > 特色感知系统 > 体系结构与协作支持”的轻重缓急呈现，支持按方向筛选。
面向无人机与地面车辆空地协同 3D 目标检测难题。针对高度剧烈动态变化（25m-55m）与多视角大尺度姿态误差，提出首个端到端自适应特征融合与几何感知匹配架构。在 Griffin 真实空地协同基准上大幅超越 ICCV 2025 基线 CoopTrack（2m 误差下 AP 提升至 35%+，高空 55m 下提升至 42%+）。
深度融合 3D Gaussian Splatting 与脉冲神经网络 (SNN) 类脑计算，构建面向自动驾驶的端到端世界模型。结合几何、语义与时序的混合自监督学习，利用三维几何先验增强开放集未标注物体识别与复杂物理场景重构，覆盖 nuScenes、Waymo 与 Habitat 仿真。
深入探究突触可塑性（Hebbian 学习机制）在深度卷积网络中的自组织无监督特征提取能力。在 CIFAR-10 上，自主设计的 BioHebbian 架构以仅 0.48M 超轻量级参数量斩获 92.5% 验证集准确率，大幅超越经典 SoftHebb 论文基线（80.3%，5.9M 参数）与同规模标准 DenseNet，验证了突触可塑机制在低功耗表征学习中的巨大潜力。
构建基于 Qwen2.5-0.5B + vLLM 的轻量大模型常识增强管线，无图生成物体的空间结构与材质先验描述；结合分层非对称 LoRA 适配器及同类语义描述字典缓存，将跨模态推理端到端时延压制在 30ms 以内，支持未知类别的实时分割与交互定位。
在 Webots 物理仿真器中搭建无人机从传感器采集、位姿解算到飞行控制的全自主闭环系统。借鉴大脑海马体 Place Cell 与 Grid Cell 的空间认知机理构建空间记忆地图，融合 A* 与 RRT* 算法实现复杂动态障碍环境下的自主规避与航迹重规划。
基于轻量 Tiny U-Net 改进模型实现卫星高分辨率遥感图像中建筑物的精准语义分割（mIoU 达到 87.7%）；接入 FC-Siam-diff 孪生网络实现地表双时相变化检测（F1 65%），并构建完整的可视化云端 Web 交互演示系统。
针对 OnSite 自动驾驶挑战赛第九赛道（港区复杂自动化运输），研究高并发无人集装箱卡车路由与调度决策。提出拓扑分级的车辆路径分模式调度机制，并针对狭窄交叉咽喉路段设计动态自适应路权博弈与拥堵疏解策略。
基于 Verilog 从零构建五级流水线、哈佛架构的 32 位 MIPS CPU，完整实现数据相关前推与分支预测逻辑，并在 FPGA 上部署验证；同时自主开发配套轻量操作系统 AAOS，实现底层芯片逻辑与上层软件运行的全栈闭环。
受邀协助战队同学优化自瞄视觉系统：协助完成装甲板亚像素角点检测算法调试、PnP 空间姿态解算验证及扩展卡尔曼滤波弹道预测，并协助完成 Jetson 边缘计算平台上的 TensorRT 模型量化与加速部署，积累了软硬件协同工程实战经验。
从理论推导、网络架构设计到嵌入式底层部署的技术积淀。
在竞赛、科研与实践中不断突破自我。
深入探索 3D 高斯泼溅 (3DGS)、脉冲神经网络 (SNN) 与世界模型的深度融合机制；推进面向空地协同 3D 目标检测的 CVPR Target 论文研究与 BioHebbian 突触可塑性学习实验（92.5% Val Acc）。
受邀协助战队同学开展步兵机器人视觉自瞄模块优化与工程支持：协助完成装甲板亚像素检测、PnP 空间姿态解算测试、卡尔曼滤波弹道预测及 Jetson 边缘端 TensorRT 加速部署，在软硬件联调与边缘实操中打下坚实工程基础。
以优异数理成绩开启 2025 - 2029 级人工智能专业本科求学之路（高等数学 100 满分，C 语言理论与实验满绩点 4.0）。系统攻读深度学习、计算机体系结构（从零实现 32 位 MIPS CPU 与自研 OS）及计算机视觉前沿。