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精通AI算法开发与边缘部署，熟悉YOLOv5/v8目标检测框架、TensorRT加速引擎、OpenCV图像处理库及PyTorch深度学习框架。掌握嵌入式开发全流程，包括ARM Cortex-A9裸机开发、Linux字符设备驱动、PWM/ADC通信协议及设备树配置。具备高速硬件设计能力，熟练使用Cadence进行4层混合信号PCB设计，精通56G PAM4 SerDes信号完整性仿真及EMC整改。精通Java/Python/C语言开发，熟悉PyQt5图形界面开发及Docker容器化部署，具备Git CI/CD持续集成经验。

具备1年AI边缘计算系统测试与开发经验，主导完成钢轨缺陷检测系统研发，实现YOLOv8模型在Jetson Xavier平台的高效部署（mAP 93.2%，162 FPS）。精通嵌入式系统开发，完成Linux字符设备驱动及通信协议（UART/I²C/SPI）实现，具备BSP方案交付能力。熟悉高速硬件设计流程，完成4层混合信号PCB设计及56G PAM4信号完整性仿真，通过EMC行业认证。掌握Java/Python全栈开发，具备Docker容器化部署及Git CI/CD持续集成经验，能够为高校/企业提供算法+驱动+PCB的一站式解决方案。

钢轨AI缺陷检测系统（2024.05-2024.07）：主导基于YOLOv8的钢轨缺陷检测算法开发，通过数据增强和Focal-SIoU损失函数优化，实现mAP 93.2%的检测精度。完成TensorRT模型量化部署，使Jetson Xavier平台推理速度达到162 FPS，单帧处理时间32ms。解决边缘设备资源受限问题，采用INT8量化和CBAM注意力机制优化模型性能。设计嵌入式通信方案，实现ADC采集数据与边缘计算模块的实时传输，完成Linux字符设备驱动开发及PWM信号控制。通过Cadence完成4层PCB设计，实现阻抗控制±10%的高速信号传输，完成56G PAM4 SerDes信号完整性仿真与EMC整改，通过行业标准认证。