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李 凯
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广东省深圳市南山区学苑大道1088号 南方科技大学 (518055)
2023.09–2026.06 硕士 研究生 南方科技大学 (深圳，双一流) 电子信息（计算机方向）
2018.09–2022.06 学士 本科 江西水利电力大学 (南昌) 计算机科学与技术专业
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
[1] Kai Li (李凯), Ruihao Zheng, Xinye Hao, Zhenkun Wang*, Multi-Objective Infeasibility Diagnosis for Routing Problems Using Large Language Models, arXiv preprint arXiv:2508.03406. (CCF A, Under Review)
[2] Kai Li (李凯), Fei Liu, Zhenkun Wang*, Xialiang Tong, Xiongwei Han, Mingxuan Yuan, Qingfu Zhang, ARS: Automatic Routing Solver with Large Language Models, arXiv preprint arXiv:2502.15359. (CCF A, Under Review)
[3] Kai Li (李凯), Kangnian Lin, Ruihao Zheng, Zhenkun Wang*, Selection Strategy Based on Proper Pareto Optimality in Evolutionary Multi-Objective Optimization, International Conference on Parallel Problem Solving From Nature, 2024. (PPSN, CCF B)
[4] 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)
[5] 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. (SCI)
[6] 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, 2023, 18(1): 44-53. (SCI)
[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：CN112330675B, 2022-08-23. (授权, 专利号：ZL202011472880.4)
[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)
训练Yolo-v7 (TensorRT推理) 识别码头吊具，并用LSD检测机械边缘，从而实时检测位姿状态情况。
为监测雷达点云的鬼点现象，搭建深度学习的雨、雪、雾等气象检测算法 (应用本人的发明专利)。
采用Yolact对码头箱体进行实例分割，再用OpenCV提取图像特征，实现抓箱孔外的闭锁检测。
采用DarkNet框架，轻量化车道线模型(SCNN、Ultra Fast)，并重写为C++的.cfg模型，落地应用。
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类点云信息（如汽车、摩托车、行人等）进行分类，算法性能排名第一。
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。
针对用户需求不合理、模型没有可行域的不完备问题，提出了一种基于多目标优化的自动路径求解器。该求解器以路径长度和约束程度为优化目标，能够生成一组不同程度模型修改的代表性路径方案。
构建模型诊断系统：利用LLM Agent生成方案分析程序，依据代表性方案为用户提供多样化的诊断建议。
第一作者完成 Multi-Objective Infeasibility Diagnosis for Routing Problems Using Large Language Models (已投稿CCF A会议)。
与华为诺亚方舟实验室联合发布 RoutBench 数据集：面向现实车辆路径问题，涵盖上千类不同场景。
提出基于大语言模型的通用算法设计范式：构建自动路径求解器，实现用户提出需求，无需专家介入，直接产出方案。ARS通过LLM Agent理解用户需求自动设计算法，并结合启发式策略高效处理新的问题。
ARS能够自动处理91.67％的常见车辆路径问题，并在各类问题上比其他七个LLM方法提升至少30%。
第一作者完成 ARS: Automatic Routing Solver with Large Language Models (已投稿CCF A会议)。
重构经典大气光散射模型，并利用深度学习算法AOD-Net对大气光散射模型中的K(x)参数进行估算。
将AOD-Net产出的K(x)输入清晰图像重建模型，生成去雾后的清晰图像。
针对图像中不同物体因景深差异受雾影响不同的特点，通过对清晰图像与原始图像的网格化相似度对比，分析雾体影响的不均匀性，进而计算能见度级别。
PC端：采用PyQt搭建GUI；Web端：SSM+Flask调用算法，VUE+Element-UI+ECharts可视化。
视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1Av4y1d71z/
XXX作战实验设计平台：编写NSGAⅡ对XXX多目标代理模型进行求解，并使用PyQt搭建GUI。
救灾物资调度系统：基于人工蜂群算法构建物资调度模型，结合AirGis和Qt实现调配方案的可视化。
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。
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》。
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。
HomePage：https://AhaLiKai.github.io/
Google Scholar：https://scholar.google.com/citations?user=cSfbiYkAAAAJ