中国科学技术大学硕士刘老师，累计发表学术论文6篇，前端科研项目火热报名中！想要提升科研背景，增强面试能力，可添加客服扫码咨询！
姓名：刘老师
学校：中国科学技术大学
学历：硕士研究生
科研成果：保研至中国科学技术大学计算机科学与技术专业，承担国家重点研发计划子课题部分工作，目前累计发表学术论文6篇，包括SCI一区期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence及Remote Sensing等著名期刊，授权多项国家发明专利、实用新型专利及软件著作权。
研究方向：
计算机视觉及其在边缘智能中的应用，图像分类，目标检测等等，模型轻量化，亦可结合边缘智能（树莓派、JetsonNano等）的应用；机器学习和深度学习的实际应用，如多源信息融合，数据预测和分析。
资料分享
2024年数维杯国际数模挑战赛助攻说明：https://docs.qq.com/doc/p/a8b8728a7692f419f32b5a40053d8fe3ab2909f8
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基于xx算法的遥感小目标
检测方法研究
随着遥感技术的快速发展，对地观测数据的获取变得越来越容易，但如何从海量的遥感图像中准确、高效地检测出尺寸小、对比度低、易受环境干扰的小目标，成为了一个亟待解决的问题。基于XX算法的遥感小目标检测方法研究，旨在通过先进的算法提高检测的准确性和鲁棒性，这对于提升遥感图像的应用价值、支持精准农业、环境监测、灾害评估和国家安全等多个领域具有重要的意义。
基于轻量化xx算法的XX目标
检测方法研究
随着深度学习技术的发展，目标检测算法变得越来越复杂，这导致了计算资源的需求增加。轻量化算法通过减少模型的参数量和计算复杂度，使得目标检测可以在资源受限的设备上高效运行，如移动设备和嵌入式系统。通过轻量化处理，提出一种新的目标检测XX模型，实现降低成本和高效的目标检测。
基于改进xx模型和
边缘智能的xx检测方法
随着智能设备和物联网技术的快速发展，对实时性和效率的需求日益增长。边缘计算能够在数据产生的源头进行处理，减少数据传输延迟，提高响应速度。
在传统的改进目标检测模型，提升精度进行轻量化的同时，探索其在边缘智能设备上的具体应用，研究课题更有意义，目前期刊关注度高，可以有多个交叉方向的应用。
基于改进的XX模型和边缘智能的XX检测方法的研究，对于提高目标检测的实时性、效率和准确性，以及在资源受限环境中的部署具有重要意义。
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