勰
研究人员
湖南大学 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
深圳
时间：
可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
技术栈：Python/C++、Linux、MySQL；PyTorch、目标检测、光流/多通道融合、联邦学习、差分隐私、GBDT/随机森林；具备前后端开发能力，前端 HTML/CSS/JavaScript，后端 Python/MySQL，能写页面、接口和数据处理。
擅长场景：红外小目标与无人机运动追踪、跨帧率异构采样检测、联邦学习后门防御、风险与赔付预测；也可承担前后端功能开发、数据展示和系统联调。
主要解决：光流随帧间隔变化导致的分布偏移、静态场景光流退化、恶意客户端毒化更新、低贡献更新负迁移，以及算法到业务系统的落地。CSP 230，工程复现与落地能力较强。
擅长场景：红外小目标与无人机运动追踪、跨帧率异构采样检测、联邦学习后门防御、风险与赔付预测；也可承担前后端功能开发、数据展示和系统联调。
主要解决：光流随帧间隔变化导致的分布偏移、静态场景光流退化、恶意客户端毒化更新、低贡献更新负迁移，以及算法到业务系统的落地。CSP 230，工程复现与落地能力较强。
项目经验
1. 基于深度学习的无人机运动追踪与检测（2025.11-2026.06）
背景：红外小目标检测中光流幅值随帧间隔变化，导致特征分布偏移。职责：设计时间归一化算法，构建6通道早期融合检测器6ch-TNF，并引入运动通道增强。产出：5折平均召回率0.845，较RGB基线提升1.6%，较晚期融合提升2.7%，召回标准差降低37%；一作论文在投。
2. 基于联邦学习的后门攻击防御（2025.07-2025.11）
背景：联邦学习中恶意客户端毒化更新。职责：复现MARS与梯度反演攻击，设计MARS+DP组合防御及贡献评估加权聚合。产出：抑制低贡献更新负迁移，在不牺牲精度下提升训练稳定性与收敛效率。
3. 数学应用挑战赛国家级二等奖（2025.12，后端开发负责人）
背景：运单风险与赔付预测。职责：建立风险标注与分类模型，融合GBDT与随机森林做赔付回归。产出：获国家级二等奖，具备完整后端开发与建模落地能力。
背景：红外小目标检测中光流幅值随帧间隔变化，导致特征分布偏移。职责：设计时间归一化算法，构建6通道早期融合检测器6ch-TNF，并引入运动通道增强。产出：5折平均召回率0.845，较RGB基线提升1.6%，较晚期融合提升2.7%，召回标准差降低37%；一作论文在投。
2. 基于联邦学习的后门攻击防御（2025.07-2025.11）
背景：联邦学习中恶意客户端毒化更新。职责：复现MARS与梯度反演攻击，设计MARS+DP组合防御及贡献评估加权聚合。产出：抑制低贡献更新负迁移，在不牺牲精度下提升训练稳定性与收敛效率。
3. 数学应用挑战赛国家级二等奖（2025.12，后端开发负责人）
背景：运单风险与赔付预测。职责：建立风险标注与分类模型，融合GBDT与随机森林做赔付回归。产出：获国家级二等奖，具备完整后端开发与建模落地能力。
勰
研究人员 · 1年经验 · 湖南大学
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技术能力
技术栈：Python/C++、Linux、MySQL；PyTorch、目标检测、光流/多通道融合、联邦学习、差分隐私、GBDT/随机森林；具备前后端开发能力，前端 HTML/CSS/JavaScript，后端 Python/MySQL，能写页面、接口和数据处理。
擅长场景：红外小目标与无人机运动追踪、跨帧率异构采样检测、联邦学习后门防御、风险与赔付预测；也可承担前后端功能开发、数据展示和系统联调。
主要解决：光流随帧间隔变化导致的分布偏移、静态场景光流退化、恶意客户端毒化更新、低贡献更新负迁移，以及算法到业务系统的落地。CSP 230，工程复现与落地能力较强。
擅长场景：红外小目标与无人机运动追踪、跨帧率异构采样检测、联邦学习后门防御、风险与赔付预测；也可承担前后端功能开发、数据展示和系统联调。
主要解决：光流随帧间隔变化导致的分布偏移、静态场景光流退化、恶意客户端毒化更新、低贡献更新负迁移，以及算法到业务系统的落地。CSP 230，工程复现与落地能力较强。
项目经验
1. 基于深度学习的无人机运动追踪与检测（2025.11-2026.06）
背景：红外小目标检测中光流幅值随帧间隔变化，导致特征分布偏移。职责：设计时间归一化算法，构建6通道早期融合检测器6ch-TNF，并引入运动通道增强。产出：5折平均召回率0.845，较RGB基线提升1.6%，较晚期融合提升2.7%，召回标准差降低37%；一作论文在投。
2. 基于联邦学习的后门攻击防御（2025.07-2025.11）
背景：联邦学习中恶意客户端毒化更新。职责：复现MARS与梯度反演攻击，设计MARS+DP组合防御及贡献评估加权聚合。产出：抑制低贡献更新负迁移，在不牺牲精度下提升训练稳定性与收敛效率。
3. 数学应用挑战赛国家级二等奖（2025.12，后端开发负责人）
背景：运单风险与赔付预测。职责：建立风险标注与分类模型，融合GBDT与随机森林做赔付回归。产出：获国家级二等奖，具备完整后端开发与建模落地能力。
背景：红外小目标检测中光流幅值随帧间隔变化，导致特征分布偏移。职责：设计时间归一化算法，构建6通道早期融合检测器6ch-TNF，并引入运动通道增强。产出：5折平均召回率0.845，较RGB基线提升1.6%，较晚期融合提升2.7%，召回标准差降低37%；一作论文在投。
2. 基于联邦学习的后门攻击防御（2025.07-2025.11）
背景：联邦学习中恶意客户端毒化更新。职责：复现MARS与梯度反演攻击，设计MARS+DP组合防御及贡献评估加权聚合。产出：抑制低贡献更新负迁移，在不牺牲精度下提升训练稳定性与收敛效率。
3. 数学应用挑战赛国家级二等奖（2025.12，后端开发负责人）
背景：运单风险与赔付预测。职责：建立风险标注与分类模型，融合GBDT与随机森林做赔付回归。产出：获国家级二等奖，具备完整后端开发与建模落地能力。
案例展示
基于深度学习的无人机运动追踪与检测
作品介绍： 针对红外小目标检测中“光流特征直接融合反而导致性能下降”的问题，我研究并实现了基于深度学习的无人机运动追踪与检测方案。项目核心发现是“时间域偏移”：光流幅值与帧间隔△t成正比，异构采样率会破坏特征分布一致性。 详细功能： 系统输入RGB与光流信息，输出无人机/红外小
联邦学习后门攻击防御与鲁棒聚合系统
作品介绍： 针对联邦学习中恶意客户端毒化更新、MARS防御不足的问题，我构建了引入差分隐私与贡献评估的组合防御方案，用于提升全局模型聚合鲁棒性和隐私保护强度。 详细功能： 系统支持联邦学习训练流程复现、梯度反演攻击验证、MARS防御复现、MARS+DP组合防御、自动噪声参数扫描
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