李 凯

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南昌高新技术开发区天祥大道 289 号（瑶湖校区）(330099)

教育背景

2018.09–2022.06 统招本科 南昌工程学院 计算机科学与技术专业

2018.11–至今 江西省水信息协调感知与智能处理重点实验室

2019.07–2019.08 北京大学暑期访学

2020.01–2020.09 武汉大学计算机学院访学

科研经历

学术论文

[1] Kai Li (李凯), Hui Wang*, Wenjun Wang, Feng Wang, Zhihua Cui, Improving Artificial Bee Colony Algorithm Using Modified Nearest Neighbor Sequence, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 2022, 34(10): 8807-8824. (SCI, IF: 13.473)

[2] Kai Li (李凯), Minyang Xu, Tao Zeng, Tingyu Ye, Luqi Zhang, Wenjun Wang, Hui Wang*, A new artificial bee colony algorithm based on modified search strategy, International Journal of Computing Science and Mathematics, 2022, 15(4): 387-395. (EI)

[3] Xin Li, Kai Li (李凯), Tao Zeng, Tingyu Ye, Luqi Zhang, Hui Wang*, Artificial bee colony with multiple search strategies and a new updating mechanism, International Journal of Computing Science and Mathematics, 2022, doi: https://doi.org/10.1504/IJCSM.2022.10048859 (EI)

[4] 李凯.概率模型的简易应用[J].电脑知识与技术,2018,14(05):243-244. (中学时期发表)

发明专利

[1] 李凯,甘建军,冯祥胜. 基于AOD-Net的交通道路图像大气能见度检测方法[P]. 江西省：CN112330675A, 2021-02-05. (发明公开)

计算机软件著作权

[1] NIT Online Judge 系统.(授权编号：2019R11L1414923)

[2] 海上搜索查询资源系统.(授权编号：2019R11L117810)

[3] 基于MFC实现的人工智能斗地主游戏软件.(授权编号：2019R11L1415137)

[4] NIT瑶湖学院学生综合素质评价管理系统.(授权编号：2019R11L1415296)

工作经历

2022.07-至今 江西省水信息协调感知与智能处理重点实验室 科研助理

参与国家自然科学基金项目-赣江流域水库群高维多目标生态调度研究，将理论算法转化为实际应用。

协助实验室课题组项目申报及评审，以及发明/实用新型专利、计算机软件著作权等科研成果的申请。

指导学生参加大学生创新创业项目、中国“互联网+”大学生创新创业大赛等活动。

2022.02-2022.06 商汤科技-上海人工智能实验室 见习研究员

基于Pytorch实现2D车道线检测算法(SCNN、Ultra Fast)、3D车道线检测算法(3D-LaneNet、Gen-LaneNet)以及半监督方法(Mean Teacher、Noisy Student)。

搭建离线车道线真值系统：载入预训练模型、构建Multi-Optimizer、利用Pseudo Label提升算法性能。

参加Waymo 3D Semantic Segmentation Challenge，利用多帧融合对道路上的23种点云信息(汽车、摩托车、行人等)进行分类，算法性能排名第一。

2020.05-2020.09 东软集团股份有限公司-江西省人民医院 见习软件工程师

开发“挂号直通车”功能：根据患者过往挂号记录，个性化引导患者，节省患者时间。搭建流程引擎，调用HIS接口，查询SQL Sever中已有的挂号记录，采用C#设计WinForm窗体并显示。

沟通院方需求、完善设备功能、利用PR修改视频、发行新版本、利用C#对设备进行批量更新。

与公司其他部门共同对PDA、医护机器人等设备进行配置，在疫情期间助力医疗信息化、智能化。

实践项目

2020.10-2021.12 基于最近邻解序列的人工蜂群算法研究 第一作者

基于机器学习的K-Nearest Neighbor，在计算智能领域提出改进的最近邻解概念，并构建最近邻解序列。

基于最近邻解序列为人工蜂群算法提供两种搜索策略，并构建策略池，在搜索过程中自适应选择搜索策略。

基于最近邻解序列改进人工蜂群算法的选择机制，为质量好的解分配更多的计算资源。

设计了七组不同类型的实验，对比了国内外23种计算智能算法，验证了改进方法的有效性。

2019.05-2020.05 基于深度学习的交通道路图像大气能见度监测方法研究 项目负责人

重构经典大气光散射模型，并用深度学习算法AOD-Net对大气光散射模型中的K(x)进行估算。

将AOD-Net产出的K(x)传入清晰图像重写模型中，获得清晰图像。

图像内各物体景深不同，受雾影响也不同。因此将清晰图像与原图像进行网格化相似度对比。能见度越低，各网格块的图像受雾体的影响越不均匀，从而计算出能见度级别。

PC端：采用PyQt搭建GUI；Web端：SSM+Flask调用算法，VUE+Element-UI+ECharts可视化。

2018.12-2019.03 NIT Online Judge 3.0系统 项目负责人

为学校已运行的Online Judge平台，增添填空题、改错题、判断题等多种题型。为非计算机专业的学生提供基础教学平台。

系统采用Spring+Spring MVC+MyBatis框架，判题功能利用Docker进行代码编译。

访学经历

2020.01-2020.09 武汉大学 计算机学院

XXX战略实验设计平台：编写NSGAⅡ对XXX多目标代理模型进行求解，采用PyQt搭建GUI。

救灾物资调度系统：基于人工蜂群算法搭建物资调度模型，采用AirGis+Qt可视化调配方案。

无人机群仿真平台：搭建AirSim平台，通过Shell控制Unreal Engine 4虚拟引擎中的无人机。

学习MCE文献阅读方法，并复现了BPNN、PSO、DE、EDA、GA、TS、ABC、NSGAⅡ等算法。

2019.07-2019.08 北京大学 教务部

参加北京大学暑期学校(第三学期)，选修课程《ACM/ICPC竞赛训练》,《Applied Algorithms》。

专业技能

掌握 C++：参加 ACM-ICPC、奥林匹克信息学竞赛(NOIP)并获奖。

熟悉 Python：相关项目作品获2021年中国大学生计算机设计大赛-国家二等奖(排名第一)。

英语：四级已过，能阅读本专业外文文献，具有运用英文写作的科研训练经历。

个人链接

Github：https://ahalikai.github.io/