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【国内985高校博士】【深度学习】

医学图像处理

计算机视觉

华东地区某 985 高校软件工程专业博士，主要从事计算机视觉、医学图像分析、多模态大模型及大模型记忆机制相关研究，具备计算机、人工智能与生命科学交叉研究背景。具有较扎实的深度学习理论基础和工程实现能力，熟悉从科研问题凝练、文献调研、技术路线设计，到代码实现、实验分析、论文写作与投稿返修的完整科研流程。研究工作重视方法创新、实验可复现性和实际应用价值，尤其关注人工智能技术在医学影像、三维视觉、生命科学和分子智能等场景中的应用。目前可接受科研辅导、论文写作指导及二者结合的长期合作，合作内容可覆盖课程项目、Research Proposal、本科及硕博士毕业论文、SCI 期刊论文、EI 论文和计算机领域会议论文。

【北美Top10计算机科学博士】【人工智能】

具身智能与机器人感知

基础模型与生成式AI

北美Top 10高校计算机科学博士，研究方向聚焦人工智能前沿领域。曾于国际顶尖大模型研究机构参与核心研发工作，并具备国内头部科技公司基础模型部门实习经历。与北美、香港及内地多所顶尖高校及业界知名教授、研究员保持紧密合作，具备广泛的学术与产业资源网络。

【TOP20计算机视听觉实验室博士】【CV】

弱小目标检测

Dec，985博士，国内TOP20计算机视听觉实验室博士，主攻计算机视觉领域，聚焦弱小目标检测方向。多次获校级一等学业奖学金。以第一作者或合作作者在 IEEE TGRS、ESWA、EAAI、Neural Networks、Applied Intelligence 等国际知名期刊及 AAAI（CCF-A类）等顶级会议发表论文10余篇，其中1篇入选ESI高被引论文，谷歌学术引用量280+。授权软件著作权4项，在审发明专利2项。曾获CCF CAT算法精英大赛全国二等奖、中油测井全国校园创意大赛一等奖（思博奖）、MathorCup数学建模挑战赛全国二等奖、全国大学生算法设计与编程挑战赛全国铜奖等多项国家级奖励。

【国内985高校】【人工智能】

计算机视觉

Smith导师，国内Top985大学电子信息博士毕业，研究方向聚焦人工智能、遥感影像智能处理、多模态影像匹配、三维重建与图像增强等前沿领域。长期从事基于深度学习的卫星立体影像匹配、高精度数字表面模型（DSM）生成、多源遥感影像配准融合以及复杂声呐场景下的图像增强研究。具备扎实的计算机视觉、摄影测量、深度学习与工程实现基础，熟悉从理论建模、算法设计、实验验证到工程部署的完整科研流程。相关成果已应用于高精度DSM生成、多源遥感数据融合、声呐图像增强等项目场景，具备较强的科研创新能力与工程落地能力。

【国内985高校博士】【计算机视觉】

计算机视觉

985高校计算机科学与技术专业博士，研究方向为计算机视觉，主攻目标检测与图像分割领域。已在领域内顶级期刊与会议上发表多篇高水平论文，包括中科院一区期刊及CCF A类会议。

【C9 顶尖高校计算机科学博士】【量化金融】

山山老师，QS 前 20 名校计算机科学硕士、研究助理，国内 C9 顶尖高校计算机科学博士。主攻人工智能安全、量化金融前沿方向，科研功底扎实、逻辑表达优异，学术写作能力突出。以第一作者发表多篇高水平论文，授权专利 2 项，主持参与粤港联合科研项目（100w）、香港科研基金项目（200w）。常年深耕论文撰写与项目申报，长期指导研究生科研实验与论文打磨润色，在学术写作、期刊发表全流程具备成熟丰富的指导经验。

【国内985高校】【人工智能】

计算机视觉

徐老师，国内985高校控制科学与工程博士，长期从事人工智能、自动驾驶与智能控制研究。担任SCI一区、二区期刊审稿人，审稿期刊涵盖IEEE、Elsevier、Springer等国际主流出版社，年审稿量30余篇。

【国内985高校】【人工智能】

计算机视觉

孙导师，人工智能方向博士在读，硕士阶段毕业于国内重点高校人工智能相关专业，博士阶段继续深耕计算机视觉、视频理解与多模态大模型方向。长期围绕视频时序定位、视频片段检索、视频高光检测、零样本视频理解、视觉语言模型与多模态交互等问题开展研究，具备较扎实的算法基础和科研训练经验。曾在高校科研平台、头部互联网企业算法团队及科研院所参与研究工作，熟悉从问题凝练、文献调研、方法设计、实验实现、结果分析到论文投稿修改的完整科研流程。

国内985高校】【推荐系统】

多模态大模型

David导师，985高校人工智能方向博士，主要从事推荐系统、生成式推荐、多模态推荐及大语言模型等前沿研究。具备扎实的深度学习理论基础和丰富的算法研发经验，研究成果发表于 SIGIR 等国际高水平学术会议与期刊，并曾入选 SIGIR 口头报告。研究方向涵盖生成式推荐、语义 ID、多模态表征学习、大模型对齐与强化学习等。在科研之外，具有推荐系统产业研发经历，熟悉召回、排序及模型训练部署等完整技术链路。长期致力于推动大模型、生成式人工智能与推荐系统的深度融合，并将前沿研究成果应用于真实业务场景。

【国内985高校博士】【深度学习】

医学图像处理

计算机视觉

华东地区某 985 高校软件工程专业博士，主要从事计算机视觉、医学图像分析、多模态大模型及大模型记忆机制相关研究，具备计算机、人工智能与生命科学交叉研究背景。具有较扎实的深度学习理论基础和工程实现能力，熟悉从科研问题凝练、文献调研、技术路线设计，到代码实现、实验分析、论文写作与投稿返修的完整科研流程。研究工作重视方法创新、实验可复现性和实际应用价值，尤其关注人工智能技术在医学影像、三维视觉、生命科学和分子智能等场景中的应用。目前可接受科研辅导、论文写作指导及二者结合的长期合作，合作内容可覆盖课程项目、Research Proposal、本科及硕博士毕业论文、SCI 期刊论文、EI 论文和计算机领域会议论文。

【北美Top10计算机科学博士】【人工智能】

具身智能与机器人感知

基础模型与生成式AI

北美Top 10高校计算机科学博士，研究方向聚焦人工智能前沿领域。曾于国际顶尖大模型研究机构参与核心研发工作，并具备国内头部科技公司基础模型部门实习经历。与北美、香港及内地多所顶尖高校及业界知名教授、研究员保持紧密合作，具备广泛的学术与产业资源网络。

【TOP20计算机视听觉实验室博士】【CV】

弱小目标检测

Dec，985博士，国内TOP20计算机视听觉实验室博士，主攻计算机视觉领域，聚焦弱小目标检测方向。多次获校级一等学业奖学金。以第一作者或合作作者在 IEEE TGRS、ESWA、EAAI、Neural Networks、Applied Intelligence 等国际知名期刊及 AAAI（CCF-A类）等顶级会议发表论文10余篇，其中1篇入选ESI高被引论文，谷歌学术引用量280+。授权软件著作权4项，在审发明专利2项。曾获CCF CAT算法精英大赛全国二等奖、中油测井全国校园创意大赛一等奖（思博奖）、MathorCup数学建模挑战赛全国二等奖、全国大学生算法设计与编程挑战赛全国铜奖等多项国家级奖励。

【国内985高校】【人工智能】

计算机视觉

Smith导师，国内Top985大学电子信息博士毕业，研究方向聚焦人工智能、遥感影像智能处理、多模态影像匹配、三维重建与图像增强等前沿领域。长期从事基于深度学习的卫星立体影像匹配、高精度数字表面模型（DSM）生成、多源遥感影像配准融合以及复杂声呐场景下的图像增强研究。具备扎实的计算机视觉、摄影测量、深度学习与工程实现基础，熟悉从理论建模、算法设计、实验验证到工程部署的完整科研流程。相关成果已应用于高精度DSM生成、多源遥感数据融合、声呐图像增强等项目场景，具备较强的科研创新能力与工程落地能力。

【国内985高校博士】【计算机视觉】

计算机视觉

985高校计算机科学与技术专业博士，研究方向为计算机视觉，主攻目标检测与图像分割领域。已在领域内顶级期刊与会议上发表多篇高水平论文，包括中科院一区期刊及CCF A类会议。

【C9 顶尖高校计算机科学博士】【量化金融】

山山老师，QS 前 20 名校计算机科学硕士、研究助理，国内 C9 顶尖高校计算机科学博士。主攻人工智能安全、量化金融前沿方向，科研功底扎实、逻辑表达优异，学术写作能力突出。以第一作者发表多篇高水平论文，授权专利 2 项，主持参与粤港联合科研项目（100w）、香港科研基金项目（200w）。常年深耕论文撰写与项目申报，长期指导研究生科研实验与论文打磨润色，在学术写作、期刊发表全流程具备成熟丰富的指导经验。

【国内985高校】【人工智能】

计算机视觉

徐老师，国内985高校控制科学与工程博士，长期从事人工智能、自动驾驶与智能控制研究。担任SCI一区、二区期刊审稿人，审稿期刊涵盖IEEE、Elsevier、Springer等国际主流出版社，年审稿量30余篇。

【国内985高校】【人工智能】

计算机视觉

孙导师，人工智能方向博士在读，硕士阶段毕业于国内重点高校人工智能相关专业，博士阶段继续深耕计算机视觉、视频理解与多模态大模型方向。长期围绕视频时序定位、视频片段检索、视频高光检测、零样本视频理解、视觉语言模型与多模态交互等问题开展研究，具备较扎实的算法基础和科研训练经验。曾在高校科研平台、头部互联网企业算法团队及科研院所参与研究工作，熟悉从问题凝练、文献调研、方法设计、实验实现、结果分析到论文投稿修改的完整科研流程。

国内985高校】【推荐系统】

多模态大模型

David导师，985高校人工智能方向博士，主要从事推荐系统、生成式推荐、多模态推荐及大语言模型等前沿研究。具备扎实的深度学习理论基础和丰富的算法研发经验，研究成果发表于 SIGIR 等国际高水平学术会议与期刊，并曾入选 SIGIR 口头报告。研究方向涵盖生成式推荐、语义 ID、多模态表征学习、大模型对齐与强化学习等。在科研之外，具有推荐系统产业研发经历，熟悉召回、排序及模型训练部署等完整技术链路。长期致力于推动大模型、生成式人工智能与推荐系统的深度融合，并将前沿研究成果应用于真实业务场景。

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