主导开发基于Transformer的动态场景三维重建系统，在KITTI数据集上达到SOTA级6.8%相对误差

担任校ACM竞赛队教练，指导团队获2017年ICPC亚洲区域赛银牌，自创训练题库收录500+经典算法题

参与国家重点研发计划课题，负责设计无人机航拍图像的地物分类模型，成果发表于IEEE TGRS期刊

重构医学影像分割引擎，通过设计自适应损失函数使肿瘤边界定位精度提升18%，该系统已应用于3家三甲医院辅助诊断

主导开发多模态融合算法中台，支持CT/MRI/超声等不同设备数据的标准化处理，帮助客户缩短影像分析流程60%

建立视觉算法性能评估体系，制定包含鲁棒性、泛化能力在内的8项核心指标，推动团队代码质量达标率从65%提升至92%

负责自动驾驶3D目标检测模块优化，在雨雾天气场景下通过点云增强算法使障碍物识别召回率提升35%

搭建分布式训练平台，集成混合精度计算与梯度同步优化，使大模型训练效率提高2.1倍，年节省算力成本超400万元

完成车载视觉系统硬件适配方案设计，协调芯片厂商定制指令集，使边缘设备推理延迟降低至8ms以下

针对金属板材微小裂纹漏检问题，创新提出频域注意力机制，将缺陷检出率提升至99.3%

设计渐进式模型蒸馏方案，使深度学习模型在ARM架构边缘设备上的推理速度提升3倍

项目落地后帮助制造企业降低质检人工成本70%，相关技术获2020年工信部科技进步二等奖

构建时空图卷积网络模型，融合摄像头视频流与气象数据，使高峰时段车流预测误差控制在8%以内

开发实时数据清洗管道，自动过滤遮挡/过曝等无效帧，提升模型训练数据质量40%

系统部署于北京市12个重点路段，日均处理视频量达1.2PB，助力交通管理部门优化信号灯配时方案

持有《一种基于动态权重的多模态特征融合方法》发明专利（专利号：ZL202210123456.7），已应用于公司医疗影像分析产品

作为第一完成人参与制定《自动驾驶视觉感知测试规范》行业标准，该标准被全国20余家车企采纳