个人介绍

我叫王硕，是大连理工大学2020级软件学院软件工程专业的本科生，十分渴望能够有机会免试攻读贵院的硕士研究生。为了让您更好地了解我，我将从学业情况、项目经历、竞赛实践、未来规划这四个方面介绍自己。

一、学业情况

大学期间，我就读软件工程专业，专业所属的大连理工大学软件学院2021年入选教育部首批特色化示范性软件学院。在过去三年的学习中，我的课业成绩优秀，学习刻苦，必修科目加权平均成绩为93.81分，GPA为4.38/5.0，专业排名为1/388，曾获国家奖学金、院优秀团员、大连理工大学学习优秀奖学金（一等）、大连理工大学科创奖学金等多项荣誉。

我十分热爱数学，因此数学基础课取得了均分94 +的成绩，包括概率与统计（100）、计算机数学基础（100）、工科数学分析基础1（98）、高级统计方法（96）、离散数学（93）等，这些课程的学习既让我打下扎实的数学基础，也让我具备良好的计算机基础。

我在专业课基础方面也十分认真，通过人工智能基础（100）、编译技术（98）、软件工程（97）、操作系统（96）、数据结构与算法（96）、面向对象与C++程序设计（96）、程序设计基础与C程序设计（96）、数据库系统（93）、计算机组织与结构（92）等专业课的学习，我构建了扎实的计算机专业基础。同时我兼修了多门英语课程，四级成绩达到579分，六级成绩达到526分。本科的学习积累为我在人工智能方向上的探索打下了坚实的基础。

二、项目经历

为了锻炼自己的科研能力，我在大三下学期加入了大连理工大学刘日升老师的实验室，在其博士生的指导下，参与计算机视觉方向的科研，为了探索自己热爱的方向领域并锻炼自己的代码能力，我还参与了多个AI竞赛与数学建模竞赛项目。重要项目如下：

1.遥感图像识别（图像分类）

本项目是数据竞赛平台——FlyAI中的一项竞赛，由本人独立完成。为精准将遥感图像中显示的地形分为10类，本项目以efficientnet-b2预训练模型为基础搭建模型，采用了 albumentations、FMix 两种数据增强方案，结合 Warmup、Cosine annealing 两种方法调节学习率，并以 Test time Augmentation 方法扩展测试集，最终取得了95.89%的分类准确率。

2.古文文本分类与相似性评估（自然语言处理）

为从新的技术角度研究、弘扬中华传统文化，本项目对诸子百家的文本风格进行分类，并据此判断诸子与周易的语言风格近似程度。本人负责其中部分数据集的处理、模型的训练与改进、模型的测试。本项目在ERNIE1.0预训练模型的基础上搭建网络，采用AdamW优化器进行训练，并在测试集上得到了92.8%的准确率。作为对比，这一结果超过了BERT、TextCNN等模型的效果。在儒、道、法、墨四家中，法家、儒家与《周易》六十四卦风格最为相似。

3.森林管理计划决策方案研究（机器学习）

为确定一片森林及其产品在一段时间内封存二氧化碳量确定能够平衡森林商业价值、人文价值与生态价值的森林管理计划，该计划包括间伐周期、森林砍伐量、管理计划过度点确定等方面内容，本项目利用Logistic增长模型与栅格化方法。作为团队核心成员，本人主要负责森林碳封存量确定与管理计划过度点算法研究等方面的工作。本项目于2022年美国大学生数学建模竞赛中获得特等奖。

三、竞赛实践

在学科竞赛方面，我曾获2022年美国大学生数学建模竞赛Outstanding Winner & AMS Award & COMAP Scholarship Award、第十一届亚太地区大学生数学建模竞赛一等奖、大连理工大学2021 ~ 2022学年科技创新奖学金等奖项。

在学生工作方面，我曾担任大连理工大学软件学院创新创业实践中心数模组副部长、软件2002班学习委员，多次组织例会讲解数学建模知识，获得2021 ~ 2022学年度本专科生国家奖学金，服务师生。

在社会服务方面，我曾担任核酸检测志愿者，多次参与寒暑假社会实践活动，服务社会。