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计算机科学，硕士学位 清华大学 (9月2018 - 1月2021)

使用先进的机器学习技术以及 PyTorch、OpenCV 和 OpenCL 的并行计算，掌握了自动驾驶车辆的物体检测和行人检测。通过紧凑的类似 U-Net 的算法在深度估计方面进行了创新，在 NVIDIA RTX 2060 上的准确性和效率优于 KITTY 数据集上的 BTS 模型。此外，在丰富系里的社区、组织参观大公司活动和为国际学生提供翻译服务方面发挥了关键作用。

自动驾驶汽车纳米学位、Udacity（2017 年 11 月 - 2018 年 6 月）

完成了自动驾驶汽车技术的高级课程，重点是机器学习、计算机视觉和 SLAM。 在 Lyft 的道路/汽车语义分割竞赛中获得前 10 名，使用 TensorFlow 开发创新的类似 U-Net 的模型，并在 CARLA 模拟器的不同数据集上对其进行训练。 在Udacity的汽车平台上成功实现自动驾驶功能，利用ROS集成各种感知模块，包括摄像头、激光雷达和雷达，并利用C++和Python技能。

莫尔多维亚国立大、学计算机科学理学士 （2011 年 9 月 - 2015 年 7 月）

在小自动驾驶汽车项目中发挥了关键作用，专注于使用 MatLab 进行立体深度预测、障碍物检测和路径规划。通过竞争性参与和活动组织展示了对 Python、C++、算法和数学的熟练程度。完成翻译双学位，掌握中文、西班牙语，并组织语言学习活动分享知识。