数据科学 · 人工智能 · 系统优化 — 探索技术与创新的交汇点。
你好！我是 LMQ，一名热爱技术与创新的研究生。 我的研究兴趣涵盖多模态数据分析、推荐系统、 区块链系统优化以及地理空间自动化。
我相信技术不应只是冷冰冰的代码，而应是连接人与世界的桥梁。 在 LMQ Studio，我将学术研究、工程项目与产品思维相结合， 致力于构建有温度、有价值的智能系统。
融合文本、图像与时序数据，构建统一分析 pipeline，应用于医疗与金融领域。
基于图神经网络的协同过滤推荐算法，结合用户行为序列建模，提升 CTR 预测准确率。
现代简洁风格的纯前端个人主页与项目实验室，支持移动端自适应，部署于 Nginx。
基于 Prometheus + Grafana 构建的分布式系统监控看板，支持自定义告警规则。
基于 U-Net 与 Vision Transformer 的高分辨率遥感影像地物分类与变化检测。
自动化处理大规模矢量/栅格数据，集成 OGC 标准服务，实现端到端空间分析。
基于 Hyperledger Fabric 的企业级存证系统，优化共识算法以提升吞吐量。
微信小程序整合课表、成绩、图书馆服务，服务全校 3 万+ 用户。
研究文本、图像、语音等多模态数据的对齐与融合方法，探索跨模态表示学习在医疗辅助诊断中的应用。
基于图神经网络与强化学习的序列推荐算法，解决冷启动与数据稀疏问题，提升长尾物品曝光率。
针对联盟链中的共识机制与存储效率进行优化，提出基于信誉模型的高吞吐共识协议。
结合 GIS 与深度学习实现遥感影像自动解译、地理编码与空间推理，构建自主地理决策系统。
参与多模态大模型预训练与微调，负责跨模态对比学习模块的开发与评测。
负责数据可视化平台前后端开发，独立完成报表引擎与看板模块的设计与实现。
协助遥感影像处理与分析研究，参与国家级 GIS 相关科研项目申报与实施。
组织策划 10+ 场技术讲座与编程竞赛，管理 40+ 人团队，获评"优秀学生干部"。
如果你对我的研究或项目感兴趣，欢迎通过以下方式联系我。 我始终开放合作、交流与新的机会。