2026.09 — 2029.06 即将入学
中国科学技术大学
信息科学技术学院 · 电子工程与信息科学系 · 硕士研究生(电子与通信工程)
2026 年秋季入学,开始为期三年的研究生学习,方向聚焦电子信息与智能信息处理。
吴
电子信息 · 深度学习 · 信号处理
吴贤Wu Xian
合肥工业大学 电子信息工程本科 · 中国科学技术大学准研究生
我是吴贤,一名即将从合肥工业大学毕业的电子信息工程本科生,2026 年秋季将进入中国科学技术大学信息科学技术学院,在电子工程与信息科学系开始三年的研究生学习。
本科期间,我围绕信号与系统、数字信号处理打下基础,并把兴趣延伸到深度学习与图像分析——独立完成了从医学图像分割、人脸识别到单片机信号发生器的多个项目,习惯一个人把算法、软件和硬件联调跑通。
接下来读研,我希望在电子信息与人工智能的交叉方向上继续深入,把模型真正用到可靠的系统里。
教育背景
Education
2022.09 — 2026.06
合肥工业大学
计算机与信息学院 · 电子信息工程 · 本科
GPA 3.64 / 4.3 · 均分 87.45 · 专业排名 29 / 149(前 19.46%)
已通过大学英语四级、六级。
已通过大学英语四级、六级。
信号与系统94
数字信号处理91
高等数学98
线性代数97
概率论与数理统计98
2025 全国硕士研究生招生考试
考研初试 · 总分 384
报考方向:电子与通信工程
政治 68 · 英语一 71 · 数学一 131 · 信号与系统 114
研究与项目
Research & Projects · 均为独立完成
2025.12 — 至今 本科毕设
基于深度学习的视网膜 OCT 图像智能分割系统
针对视网膜 OCT 图像中积液病灶的分割问题,设计并实现了一套智能辅助分析系统。以 U-Net 为基线,对 U-Net、Attention U-Net 等分割网络做了系统的对比实验,重点研究病灶区域与边界信息的表征能力。
独立完成数据预处理与模型训练,基于 PyTorch 搭建多模型对比流程,结合分割任务特点引入相应损失函数,建立基于 Dice、IoU 等指标的评价体系;并用 Tkinter 开发桌面端上位机,实现一键推理、分割掩膜叠加与结果可视化。
PyTorchU-Net医学图像Tkinter
2025.02 — 2025.04
基于深度学习的人脸识别远程打卡系统
面向远程办公的身份核验与考勤需求,设计并实现了一套基于 C/S 架构 的人脸识别考勤系统。前端用 PyQt5 与 OpenCV 完成视频流采集、图像预处理与打卡交互,后端通过 Socket 网络通信实现客户端与服务端数据交互,并结合 openGauss 数据库管理人员信息与考勤记录。
独立完成核心模块开发与联调;复现并比较了 EigenFace(PCA)与 CosFace 中的 LMCL 等人脸识别方法,基于 PyTorch 复现带大间隔余弦约束的模型。
LFW 测试集准确率 95.70%PyQt5OpenCVSocketopenGauss
2024.10 — 2024.11
基于单片机的多波形信号发生器
设计并实现了一套基于 51 系列单片机 与 DAC 的多波形信号发生器,支持正弦波、方波等 4 类常见波形输出。采用查表法与定点移位运算生成波形数据,支持频率、幅值及方波占空比的步进调节。
独立完成 C 语言底层逻辑编写与软硬件联调;基于定时器与中断实现波形更新与参数调节,设计 64 点 ROM 波形表与右移幅值缩放方法以降低实时计算开销,并实现 LCD 交互显示与软件消抖。
C 语言51 单片机DAC嵌入式
荣誉奖励
Honors & Awards
竞赛奖项
大唐杯全国大学生新一代信息技术大赛省级一等奖
华为 ICT 大赛省级一等奖
全国大学生计算机能力挑战赛(C++ 赛道)省级二等奖
外研社「国才杯」外语能力大赛 · 综合能力赛项校级银奖
荣誉称号 · 奖学金
校三等奖学金2022—2023
校三好学生2022—2023
校三等奖学金2024—2025
技能
熟悉 C 语言、Python;熟悉 MATLAB,能进行基础的信号数据处理与波形分析;具备流畅的英文阅读与信息提取能力。
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