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Eajack Lau 9月 05, 2019

Eajack Lau

更新于 2019/9/5

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教育背景

  • 2015.9 ~ 2019.6

    • 学校: 暨南大学
    • 专业: 电子信息科学与技术，智能科学与工程学院
    • 主要专业课程: 《C语言编程与设计》、《信号与系统》、《数字图像处理》、《数字信号处理》

  • 2019.9 至今

    • 学校（保研）: 华中科技大学
    • 专业: 计算机技术，计算机科学与技术学院

荣誉称号

  • 2018.1 ~ 2018.12
    • 国家奖学金
    • 优秀学生称号
    • Meritorious Winner（2018年美国大学生数学建模竞赛）
    • “最佳项目奖”（第11季第3期暨南大学“赢在创新”比赛）

  • 2017.1 ~ 2017.12

    • 国家级二等奖（2017年全国大学生数学建模竞赛）
    • Honorable Mention （2017年美国大学生数学建模竞赛）
    • 国家级三等奖（2017年“电工杯”）
    • 国家励志奖学金
    • “优秀共青团员称号”

  • 2016.1 ~ 2016.12

    • 省二等奖（2016年全国大学生数学建模竞赛）
    • 国家励志奖学金
    • “优秀共青团员称号”

项目经历

毕设项目：基于自然语言处理的用户评论情感分析（文本多标签多分类问题，2018.11 ~ 2019.4）

1.负责工作

  • 项目 idea来源：基于本人参加的， “AI Challenger 全球 AI 挑战赛”其中的“细粒度用户评论情感分析” 赛道的相关工作（网页链接：https://challenger.ai/competition/fsauor2018）
  • 前期工作：NLP 情感分析领域文献调研，美团评论爬虫（约 230万条） ，百万级的文本数据集预处理
  • 传统机器学习 ML 方案：(1) TF-IDF + SVM/多项逻辑回归/朴素贝叶斯；(2) 基于词性模板。编程环境：Python3.5、sklearn、numpy等第三方库
  • 深度学习 DL 方案：(1) baseline：FastText 官方模型；(2) 基于 Text-CNN 文本多标签多分类模型。编程环境：Python3.5、TensorFlow 框架、sklearn 等第三方库。技术细节：(1) word embedding 层：Word2vec/GloVe/FastText/ELMo (2) 学习率指数衰减策略、L2 正则化/Dropout (3)batch_size 等超参数调整工作

基于人脸检测和图像分割的前景提取算法（负责人，2018.4 ~ 2019.4）

1.项目成果

  • 2018年国家级大学生创新训练项目

2.负责工作

公交智慧出行方案的算法研究（参与人，2018.4 ~ 2019.4）

1.项目成果

  • 2018年国家级大学生创新训练项目

2.负责工作

  • 基于OpenCV平台的公交车视频人头计数的算法C/C++代码实现

车厢异常行为检测（参与人，2018.4 ~ 2018.9）

1.项目成果

  • 暨南大学物联网与物流工程研究院项目

2.负责工作

  • 基于OpenCV平台的码本法人数统计C/C++代码的实现

基于运动检测与图像识别技术的智能化自动分类垃圾桶（负责人，2017.4 ~ 2018.4）

1.项目成果

  • 2017年国家级大学生创新训练项目
  • “最佳项目奖”（第11季第3期暨南大学“赢在创新”比赛）

2.负责工作

  • 协助工作：协助项目成员完成基于SolidWorks软件的垃圾桶 3D模型初步设计，以及基于OpenCV平台的运动检测算法的 C/C++实现
  • 硬件平台：垃圾桶框架模型，以及以 Raspberry Pi开发板为核心的硬件系统
  • 软件算法：基于 TensorFlow框架，垃圾图像分类算法的 Python 实现；基于 OpenCV 平台的图像识别与 分类算法 C/C++实现，主要包括 SURF特征点检测算法、BoW词袋模型以及 SVM分类算法

基于视频图像处理的智能交通灯动态控制研究（参与人，2016.4 ~ 2017.4）

1.项目成果

  • 2016年广东省大学生创新训练项目

2.负责工作

  • 交通流视频背景建模的MATLAB代码实现

组织经历

  • 2016.9 ~ 2018.9 (暨南大学数学建模创新实践基地 )
    • 学术部干事&部长

专业技能

  • 熟悉使用 MATLAB和 Python语言，较为熟悉 C/C++语言
  • 对计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP入门者）等机器学习相关领域感兴趣
  • 拥有较为丰富的 NLP/CV领域的 ML/DL相关项目经验
  • 擅于团队合作，习惯于规律的工作安排
  • 英语水平: CET4(573), CET6(502); 良好的英语阅读能力
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