CV
教育背景、科研经历、开源与自主学习记录。
基本信息
| 姓名 | 朱佳林 |
| 学校 | 上海科技大学（ShanghaiTech University） |
| 专业 | 计算机科学与技术 2025 级（本科在读） |
| 邮箱 | zhujl2025@shanghaitech.edu.cn |
| GitHub | CHplus0 |
教育经历
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2025.9 – 至今 计算机科学与技术（本科）
上海科技大学, 上海
科研经历
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2026.8 – 2026.9 动物姿态数据集：标注质量评估与系统性修复
南京大学安亮老师课题组 - 负责全量标注质量核查与修复，覆盖近 2 万个动物实例；借助 Agent 开发审核工具，逐例核查关键点、边界框、分割掩码与物种归属
- 按标注依赖顺序先修正关键点与边界框，再重新生成分割掩码，并同步维护实例编号与物种归属
- 终审中定位 1,332 个标注已更新但掩码未同步的实例，完成补重跑、人工复判与写回
- 以分层盲审与图级 Bootstrap 置信区间验收修复结果，而非以队列清空为准
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2026.9 – 至今 LoopedPose：循环 Transformer 的二维姿态估计与计算效率研究
独立课题 - 负责研究问题定义与研究任务书，规定官方数据划分、评测协议、实验对照与负结果保留要求
- 基线复现与实验由科研 Agent（DeepScientist）执行；本地部署并经 SSH 调度课题组 8×RTX 4090 服务器，设定 GPU 占用上限与运行约束
- 完成 HRNet、动物 / 人体 ViTPose、RTMPose 四组基线复现，评测结果经独立复算核验（与官方评分最大差值为 0）
- 首轮循环方案执行中；复现完成后本人将审阅各阶段报告与相关文献，再确定后续研究目标
研究兴趣
- 空间智能与具身世界模型。关注智能体如何从视觉观测中构建、维护和利用物理世界的内部表征，尤其对空间表征、时序建模与基于内部状态的预测和推理感兴趣。
开源与技术探索
- 学习机器学习与 Transformer 架构，探索 Agent 辅助开发与学习的工作方式
- 开源 DeepSeek Harness 插件：dsh-learning-mode 与 dsh-shell-command
课程项目与自主学习
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2025.12 – 2026.1 人脸表情识别优化（CNN + CBAM）
信息科学技术导论课程组队项目 - 基于 FER2013 构建端到端人脸检测与表情分类系统，从数据、模型、训练策略三个层面系统优化 ResNet-18 基线
- 引入 CBAM 注意力模块（通道+空间注意力）与标签平滑；通过实验弃用余弦退火+热重启，采用纯余弦退火 25 轮
- 测试集全局准确率 77.76%、召回率 75.76%，Sad/Neutral 召回率均衡提升至 ~69%
- 将分类模型迁移至 YOLOv5 检测框架，设计裁剪区域优化策略，检测置信度提升至 90%+
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2026.2 PintOS 操作系统内核自学
自驱学习（PKU PintOS） - 在 Docker + QEMU 环境中自学教学用操作系统内核，阅读英文原版文档，理解进程/线程、用户态/内核态、同步原语、中断机制
- 自学 C + CMake + GDB 双终端远程调试，在内核断点处跟踪线程切换与调度行为
- 建立"边读边翻译边提问"的英文文档阅读习惯；评估投入产出后及时止损，转向机器学习方向
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2026 春 C++ 游戏开发与 AI 辅助工作流
CS100 大作业 - 从零实现《植物大战僵尸》I Zombie 模式，设计 GameObject → Plant/Zombie/Projectile 继承体系，遵守 13 条 OOP 规范
- 探索"文档先行 → 小步迭代 → 人工审查 → 错误反馈"的 AI 协作工作流，多次指出并拒绝 AI 审查中的错误判断
- 明确"人写逻辑 / AI 写脚手架"的协作边界