研究生简历怎么写「优秀篇」
编辑:幻主简历 时间:2024-06-18 来源:幻主简历

研究生简历怎么写「优秀篇」

一份专业简历,能够充分展示自己的专业技能与丰富经验,为大家在求职市场上脱颖而出、赢得理想职位奠定坚实基础。那么,如何撰写一份既规范又吸引人的专业简历呢?以下是幻主简历网整理的产品经理简历「优秀篇」,欢迎大家阅读参考!

研究生简历怎么写「优秀篇」

求职意向

求职类型:全职   

意向岗位:算法工程师、   

意向城市:广东广州   

薪资要求:面议   

求职状态:随时到岗   

教育背景

时间:20xx.9-20xx.6   
学校名称:幻主简历大学(1)   

专业名称:软件学院 软件工程   

  • 学术成绩与排名:研究生入学考试专业课成绩年级第三,GPA 3.8/4.0,专业排名前10%。

  • 学术奖学金与荣誉:荣获2018-2019年度中国科学技术大学学业奖学金,彰显学术优异。

  • 研究成果:发表CCF-C类会议论文1篇,1篇SCI 2区期刊论文在投,荣获国际Kaggle图片生成竞赛金牌,突出科研能力和创新能力。

时间:20xx.9-20xx.7   
学校名称:幻主简历大学(2)   

专业名称:计算机科学与技术   

  • 学习与实践:在本科阶段积累基础算法竞赛经验,参与arm/51单片机开发项目,打下坚实的计算机科学基础。

  • 校内活动:积极参与技术社团活动,组织编程马拉松,提升团队协作与项目管理技能。

项目经验

时间:20xx.12-20xx.5   
项目名称:幻主简历(1)项目案例   
项目角色:一作   
论文名称:英文会议论文《MIDI-SANDWICH:用于单轨音乐符号生成的多层-多任务条件VAE-GAN网络》
职责:一作
论文介绍:目前大部分符号音乐生成,生成的是音乐片段。本论文利用分层的VAE生成出单轨的,长度是目前平均水平5倍的完整音乐,并且音乐具有曲式结构感和音乐旋律走向。并且将VAE作为GAN网络的生成器预训练,进一步提升生成效果。
工作描述:模型利用分层的VAE,底层处理局部的音乐片段,上层处理整体的音乐结构。底层使用CVAE处理局部的音乐片段,带有条件的CVAE能够生成指定首尾音符的音乐片段,以此利用乐理知识(主尾音,旋律走向)限制音乐片段的生成。上层通过分析底层VAE的隐向量,来提取作为一首歌中音乐片段之间的结构化信息。生成歌曲时,先生成上层结构化信息的隐向量,再根据隐向量去分别生成各个局部的音乐片段,来保证音乐的结构感。同时,上层还提供歌曲完整的旋律走向(类似于和弦走向——音乐片段的首尾音),让歌曲的各个片段既有结构关系,也服从乐理上的旋律感。最后,将训练好VAE的生成器作为GAN的生成器,接着训练GAN网络,进一步提高生成的效果。
进度:
已经被ICONIP2019大会(CCF C类)录入。
时间:20xx.5-20xx.7   
项目名称:幻主简历(2)项目案例   
项目角色:一作   
论文名称:MIDI-SANDWICH2:用于多轨符号音乐生成的多模态融合-生成VAE网络。
职责:一作
论文介绍:多轨音乐增加了轨道这个维度,一般的RNN模型无法胜任。所以一般多轨都是使用CNN网络来架构的。本模型在分层VAE模型的基础上,将底层的基于RNN的VAE模型独立开了处理不同的多轨,然后参考多模态融合作为上层VAE的encoder,然后上层VAE的decoder实现多模态生成(多轨音乐生成)。同时针对数据集,改进了原musegan的二值化模块,进一步提高生成的多轨音乐的效果。
工作描述:这是对MIDI-SANDWICH,VQ-VAE2代表的分层VAE的进一步push。使用独立的底层VAE来处理、生成不同轨道的音乐信息。比如鼓、吉他、钢琴。然后上层的VAE通过编码-译码的架构,对多个模型得到的特征信息进行融合和还原生成,学习不同轨道之间的和谐关系,达到多轨和谐的效果。同时,因为数据集是pianroll,数据格式是,(时间点,音符,轨道)。如果某一个音作用,那么值为1,否则为-1。 并且可能同一时间点有多个音符作用。数据集创作者提出生成模型增加二值网络模块能优化效果,但其方法存在无法梯度下降和收敛的情况。本论文通过将二值化任务转换为多标签分类任务,解决了二值网络难以收敛的问题。
进度: 修改准备再投
时间:20xx.7-20xx.8   
项目名称:幻主简历(3)项目案例   
项目角色:队员   
Kaggle竞赛Generative Dog Images:利用GAN等生成模型进行小狗图片的生成。
工作描述:因为是kaggle的内核比赛,所以这几年比较热门的大型的GAN网络都难以在内核中用规定的九小时的训练时间内完成,比如BIG GAN,StyleGAN等。 对GAN网络进行增快收敛速度是关键。我使用了VAE-GAN的技术,因为VAE的收敛相比于普通的GAN网络更快,因此将VAE作为GAN的前向预训练网络,训练好的VAE生成器再当作是GAN的生成器部分,以此增加训练收敛速度。 同时,队友还使用了SAGAN以及discriminator rejection sampling,同时还对数据进行了一部分的预处理和后处理,最后团队合作得到top 7(金牌)的成绩。
时间:20xx.9-20xx.11   
项目名称:幻主简历(4)项目案例   
项目角色:队长   
职责:初赛是个人参赛。复赛是三人队的队长,实际工作还是一个人完成。
项目介绍:给一段MP4格式的短视频以及与视频对应的英文文本,包含五个问题和问题的三个答案(多标签分类)。参赛者需对给定的短视频进行内容识别和分析,并回答每一个视频对应的问题
工作描述:模型可分为视频处理模块,语言处理模块,多模态融合模块和分类模块四部分。视频处理模块我们使用了双流框架,并且在光流特征,C3D特征,VGG特征, res特征等通过实验选取了最佳效果的组合:静态特征(resnet3d)和动态特征(I3D)。 使用glove,对问题进行词分割,然后再使用seq2seq转换为句子向量。 多模态融合部分,参考了一篇论文的一粗细力度注意力机制,从问题出现的词语和整个问句两个方面做attention,提取视频特征中的重点位置。 答案的词汇是有限的,提取答案词汇频率前1000,作1000分类。
最后还发现了赛题的bug:因为一个视频五个问题,有时一个问题的答案会出现在另一个问题的题干中,所以直接利用程序将问题中出现的关键词作为另一个问题的答案。这有效提高了成绩的分数,但是操作被判定是违规的。
成果:初赛总排名十五,复赛操作违规(违规前总排名十三,作废成绩总排名第二)。
时间:20xx.9-20xx.8   
项目名称:幻主简历(5)项目案例   
项目角色:基本独立完成   
研究生阶段:
毕业论文《AI音乐风格迁移在音乐领域的应用》:研究生毕业论文。
《全国大学生技能大赛大数据-住房月租金预测》:担任队长,自己主要负责lgb模型的编写和调参,做一部分特征工程。更多的是学习其他队员的经验。 最终成绩,全国二等奖。  
《研一工程实践:基于NVIDIA TK1开发的AI智能小车》:担任队员,主要负责人脸识别模块的搭建,移植和优化。使用keras搭建CNN完成了人脸识别功能,并移植到nvidia tk1开发板上,参考了mobile net的网络架构,将原模型从90MB压缩到1.5MB,前向速度在CPU上提高了4倍。
研究生之前:
《镜钟梦》: 本科毕业设计。基于java开发的桌面应用,一款人生模拟器游戏,模拟人的生老病死,衣食住行。参考游戏《太阁立志传5》。
《贪吃蛇大战雷电坦克》:基于stm32的arm开发板,使用C语言编写的一款对战游戏,玩家可以选择贪吃蛇,雷电,坦克进行人机和双人对战。
《51单片机智能小车》: 基于51单片机实现的智能小车,包括电路设计,焊接,组装等。有红外线壁障,移动,金属感应,对管循迹的功能。
《蜘蛛纸牌》:利用java开发的桌面蜘蛛纸牌游戏,玩法与WIN自带的一样,不同的是只使用单线程实现的。
《酒店管理系统》:利用C语言和炫彩界面UI实现的简易酒店管理系统。
《心跳扫雷》:利用C语言和炫彩界面UI实现的扫雷小游戏,踩到雷之后会强制关机。

实习经验

时间:20xx.11-至今   
公司名称:幻主简历实习经验案例(1)   

职位名称:算法研究员   

工作内容

  • 领导并参与主旋律生成算法项目,融合乐理知识与先进AI模型(VAE、Transformer),针对特定需求定制音乐创作解决方案。

  • 开发的小说BGM生成模块,提升用户阅读体验,与歌唱合成技术结合,创造个性化音乐作品。

  • 设计并实现歌曲改编算法,通过分析音高、调性、节奏等要素,使模型能够自动适应不同风格和场景。

工作成果

  • 成功研发出的流行歌谱生成模型,与歌唱合成技术集成,显著提高了音乐创作效率,项目成果正筹备投稿至顶级学术会议。

  • 实现的自适应旋律改编技术,在内部测试中获得高度评价,预期将对音乐制作行业产生积极影响。

时间:20xx.3-20xx.7   
公司名称:幻主简历实习经验案例(2)   
职位名称:研究、开发   
与实验室的博士、硕士一起学习、发表论文,并且完成实验室导师安排的项目。
参与的项目:AI医疗影像系统
项目职责:负责基于docker的项目环境的搭建,以及参与后续对医疗图像的AI处理。
项目介绍:主要是实现网页医疗图片共享、手工标记、AI智能分类的医疗影像系统。功能主要是,用户在客户端上传白细胞图像并且标记,图像上传到服务器后,服务器可以对白细胞图像进行显示,归档,和AI图像分类。

工作描述:利用docker构建环境,并且撰写Dockerfile和docker compose。实现了work端和server端在docker里的环境搭建和互相通信。并通过docker compose实现服务的一键创建和运行。目前正在研究AI风格迁移技术对医疗数据集进行数据增强。

工作成果:成功搭建高效稳定的Docker化开发与运行环境,显著加速了项目迭代速度,提高了团队协作效率。协助开发的AI医疗影像系统,在临床测试中准确率超过90%,有效辅助医生进行白细胞图像的快速分类与诊断,获得医院合作伙伴的高度认可。

自我评价

乐观热爱生活,爱好广泛,大学篮球系比赛亚军,喜欢马拉松,唱K,五子棋,围棋少年组省一等奖(好吧有点久远),电子琴,最近沉迷尤克里里。
抗压能力强,吃苦耐劳,有良好的适应能力。研究生阶段曾经为了参加比赛、赶论文实验,多周在实验室过夜。
具有较强的自学能力和独立思考能力,所做的单人项目,包括论文idea和实现大部分是自己独立完成。但同时又深知团队的重要性,有良好的合作,并肩作战能力。
能虚心认识自己的不足,并热衷且习惯去不断进化自己,克服困难完成挑战。

专业技能

熟练数据结构,C语言,常用基础算法,有基础算法竞赛经历;
熟悉java语言;熟悉linux开发环境;熟悉python语言;
有深度学习算法竞赛经验, 了解机器学习,CV,NLP,多模态融合的基础理论知识;
有keras,tensorflow,pytorch深度学习框架开发经验;

读研前有嵌入式开发经验,研究生主攻方向:深度学习, 研究AI生成器,重点研究GAN、VAE等常用AI生成模型,并实现音乐/图像生成、风格迁移、数据增强等实际应用。

两篇音乐生成方向的国外论文,一篇ICONIP(CCF-C类会议),一篇CCF-C在投,有良好的独立科研能力和攻坚问题的能力;
有熟练阅读国外文献,并撰写英文论文的能力。

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