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Theo
医学影像深度学习 · 计算流体力学 · 多智能体系统 · 知识工程
我在做的几件事都在这一页：搭一套每天真在干活的多智能体系统、算微循环里的血流、跑量化实验、攒一座知识库。每个项目都标着真实进度。
项目与研究
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01 ICU 转入预测与推理优化 基于 MIMIC-CXR / IV 构建覆盖 600 名患者的胸片与临床数据流程，DenseNet-121 影像模型 AUROC 0.780；影像与 EHR 晚融合达 AUROC 0.845；导出 ONNX 后 CPU 前向延迟 51.7ms → 15.0ms（约 3.4 倍），精度与基线一致。 -
02 手术器械识别与自监督预训练 7 类手术器械识别：六组受控实验完成 CNN / ResNet-18 选型与误差分析；420 张无标注图像 MoCo 风格自监督预训练，完成权重迁移与表征质量评估。 -
03 单红细胞微血管流动建模与流–膜耦合仿真 Fluent 全欧拉流–膜耦合框架：VOF 两相流、变形张量输运与 Skalak 膜本构集成同一求解流程；编译型 UDF 模块体系 + 36 个 UDM 诊断场，含 AMR 加密的瞬态仿真工程。 - 04 Hermes 多智能体系统 桌面、云端与手机三个物理位置上的多智能体协作系统：统一消息入口、两级编排、知识沉淀与边缘算力。这里展示它的公开版图谱（16 个模块的职能摘要）；包含基础设施细节的内部完整版不对互联网开放。
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05 engram 知识库体系 基于 Obsidian 构建 LLM / Agent 外部知识库：原始资料、知识页面与维护规则三层结构，索引导航、知识互链与来源追溯，AI 辅助增量维护。 -
06 脑卒中上肢康复外骨骼（本科毕设） 独立完成 4 自由度无源上肢康复外骨骼整机设计：卷簧储能与线缆传动实现无需电机的抬臂助力；SolidWorks 建模、ANSYS 校核，制成实物样机并通过功能验证。 -
07 Trading 量化研究 策略实验线：三件套管理与 ZCode 实验路线图，按实验编号推进、结果可回溯。
条目做深到值得单独一页时，会长出自己的链接——04 已经有了。
学习经历
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2026.08 – 2027.06在读 新加坡国立大学 · 生物医学工程 · 硕士 课程方向：医学影像深度学习、医学机器人智能、生物医学计算方法。在研两条线：微循环血流 CFD 仿真与医学影像深度学习。 -
2022.09 – 2026.06 四川大学 · 机械设计制造及其自动化 · 工学学士 就读于四川大学匹兹堡学院（川大–匹兹堡大学联合学院，全英文教学工科）。课程方向：机械设计、有限元分析、动力学系统、机械测量。毕业设计：脑卒中上肢康复外骨骼结构设计（独立完成）。
技能
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编程与数据处理 Python、MATLAB；数据预处理、实验脚本编写与结果分析。 -
深度学习与推理 PyTorch、pydicom、ONNX / ONNX Runtime；模型训练、评估、特征提取及推理测试。 -
设计与仿真 SolidWorks（三维建模与整机装配）；ANSYS（强度及变形分析）；Fluent（VOF 多相流、编译型 UDF、AMR 加密及瞬态求解）；Simulink。 -
AI 与工程工具 Hermes（Agent 配置与工作流编排）、Obsidian（LLM 外部知识库）、Linux / systemd（服务部署与运行维护）。
这里是简历上那个链接的落点。上面每个条目都是真实在做的事：研究按周推进，多智能体系统每天在跑，知识库一直在长——没有为展示而造的项目。
我习惯把「设计已采纳」和「功能已验收」分开记录：一个功能被点亮，只说明它在声明的范围内被实测通过，不代表整件事完工。宁可少标一个完成，也不虚报一格进度。
Theo工程与研究并行