BYR Achieve · 镜像论坛

好像传不了图片来着，转了一下文档，联系方式应该没有问题。可以直接联系ing 高一圣联系电话：18661787813|邮箱：22111494016@stumail.sdut.edu.cn 教育背景山东理工大学管理学院信息管理与信息系统专业（档案化方向） 2022.09-2026.06 GPA：3.86/5.0；成绩排名：2/35；综测排名：1/35；英语水平：CET-4(503)、CET-6(607) 主修课程：Java程序设计基础、数据结构与算法、计算机网络、管理信息系统、数据库应用与设计、高等数学荣誉奖项：2024年省政府奖学金、2024年科技单项奖学金、优秀学生干部、优秀学生、优秀共青团员竞赛获奖：2023年全国大学生数学竞赛全国二等奖、2024年全国大学生英语竞赛全国三等奖、华数杯国二、美赛H奖学术经历 1.Song, Y., Gao, Y., Zhang, S., Dong, H., & Liu, X. Research on the coupling coordination and driving mechanisms ofnew-type urbanization and the ecological environment in China’s yangtze river delta.Sustainabilitv, 16(13).2023.06-2024.05 项目内容：阐述了长三角地区新型城镇化和生态环境保护在高质量发展中的重要性，以及两者之间的平衡关系。收集了2009年至2021年间长三角地区41个城市的面板数据，采用熵权法构建了新型城镇化和生态环境的评价指标体系，利用收集的数据和指标体系，对长三角地区新型城镇化和生态环境的时空演化特征进行了分析，采用耦合协调度模型来计算新型城镇化与生态环境之间的耦合协调度，并采用Tobit回归分析探讨了其中的关键影响因素。负责工作；编写Python代码使用熵权法确定评价指标体系中各指标的权重：通过Tobit同归分析，探过了关键影响因素。项目成果：此研究论文已被JCR2区《Sustainability》收录。 2.Gao, Y.. Ma. H.. , Zhou, Z, Three-Dimensional UAV Path Planning in Urban Environments Based on an Improved Parrot Optimization Algorithm 2024.04 - 2025.01 项目内容：此研究对一种群智能优化算法进行优化以更好地解决无人机在山地、校园等多种地形上的路径规划问题。负责工作：编写MATLAB代码实现了地形建模；鹦鹉优化实现；引入SPM混沌映射对种群初始化进行优化；在鹦鹉的防御行为和逃走行为引入白适应切换因子以及混合柯西高斯变异策略进行优化；将改进鹦鹉优化算法与模拟退火、改进鲸鱼优化、麻雀优化等前沿优化算法进行算法性能对比，其收敛时间最短且适应度值最低，路径相对平滑。项日成果：此研究论文已被JC'R3区《Information Technology and Control》收录。 3. Gao, V., Xie, S. Application of Time Series Prediction Models in Chinese Electricity Consumption Analysis. Highlights inScience, Engincering and Technology.Vol.111, 504-511 2023.01 - 2023.07 项目内容：此项目收集中国的月度社会电力消费数据进行时间序列预测，并检验了数据的周期性。负责工作：选择ARIMA(0, 1, 0)模型进行时间序列预测：通过ADF检验、白相关检验验证模型的平稳性；利用傅里叶变换进行周期性检验；采用加法模型对电力数据进行分解后，识别并分离出趋势、季节性和随机成分。项目成果：此项目论文已被会议《Highlights in Science, Engineering and Technology》收录。此外，产出2篇EI会议1作，2篇CPCI会议1作；2项校级大创；作为负责人指导一项国家级项目课题。项目经历项目名称：《基于RCSOSA-YOLOvII的苹果病害部位高精度检测》 2025.01 - 2025.04 ，研究内容；此项目采用公开数据集“Apple Sorting”作为数据集，首先为验证YOLOv1算法的高精度和高效性，对比了YOLO系列历代模型以及one-stage经典模型 (SSD、Retina-Net等)在COCO数据集上的性能(Precision、Recall、mAP等），随后引入RCS模块以减少特征图的通道数量和shuffle操作，优化YOLOv11模型的特征提取能力，并结合通道混洗和重参数化卷积增强了模型的特征表达能力，同时引入OSA模块通过一次性聚合具有多个感受野的特征，提高了计算效率和计算效率。在COCO数据集上，改进YOLOvl1的mAP显著提高，同时减少了22%的参数量，提高了运算效率。科技竞赛 2025年美国大学生数学建模竞赛Honorable Mention （前15%）[ 队长 2025.03 预测2028年洛杉矶奥运会奖牌榜，以及哪位国家将获得自己的首枚奖牌；量化“伟大教练”效应对奖牌的影响。建立XGBoost模型用于预测各个国家将获得的金银铜牌的数量；建立XGBoost-Logistic回归用于预测哪些从未获得过奖牌的国家会赢得第一枚奖牌；使用岭回归量化“伟大教练”效应的贡献；使用CUSUM分析奖牌序列中的关键转折点。2024年APMCM亚太地区数学建模竞赛全国二等奖（前15%））队长 2024.11 预测未来三年中国宠物行业发展、全球宠物食品需求、中国的宠物食品生产和出口情况，定量分析外国经济政策对中国宠物食品行业影响。使用ARIMA模型预测未来三年输入特征的值：基于收集数据建立BP神经网络预测模型；采用灰色预测模型预测2024-2026年全球食品市场需求、中国宠物市场规模等特征，并使用SVR模型预测中国未来三年宠物食品生产和出口量。其他信息志愿服务：担任志愿服务社团副会长，服务时长达80h：以实践团3号成员多次入选全国大学生暑期实践展示全国百强。兴趣：在学校歌唱比赛中弹唱取得前二；5km校赛一等奖；半马pb135；带领学院乒乓球队连续两次取得校赛4强。技能：熟悉机器学习算法（聚类、线性回归、支持向量机、K近邻等算法）；精通Java（掌握Spring框架，有jsp+servlet开发经验）；熟悉MYSQL数据库，了解MySQL的性能调优；掌握MATLAB，可复现论文；掌握C++、Python等语言。

帮朋友亲戚家小孩找直博导师ing