申请中国农业大学博士后(中国农业大学博士后出站要求)

申请中国农业大学博士后

背景介绍

中国农业大学（China Agricultural University）是一所以农业为特色、农、工、理、管、经、文、法协调发展的综合农业大学，其科研和人才培养一直位于国内领先地位。此次，我将向中国农业大学提交博士后申请，以期在该学校深造探究研究所期待的方向。

个人简介

在学术方面，我于2015年毕业于南开大学计算机科学与技术专业。2015年至2018年在华为公司从事网络部门的开发与研究，并负责了华为云网络管理系统的开发。2018年起至今在美国加州大学洛杉矶分校从事了人工智能、图像处理方向的研究，并在该领域有相关的发表文章。

研究计划

1. 研究计划背景

当前，随着大数据和人工智能技术的普及应用，计算机视觉技术越来越成为人们关注的焦点。在各个领域，计算机视觉技术都发挥了重大作用，如自动驾驶、智能家居、医疗影像分析等。同时，由于深度学习的快速发展，计算机视觉的效果和应用也更加精确和广泛。但由于肉眼对图像的理解与计算机视觉对图像的理解方式存在差异，因此在大规模图像处理中仍然存在着瓶颈。

2. 研究计划目标

因此，我的计划是在计算机视觉领域继续深入探究，旨在研究如何提高计算机视觉的准确和普适，例如处理遮挡的图像和半透明物体的图像等。同时，通过组合不同算法和模型的方法，建立一套更为完整的计算机视觉应用框架，以期提高图像处理的精度和效率。

3. 研究计划实施

为了实现以上目标，我将开展以下三个研究方向：

（1）提高深度神经网络（DNN）的效率和精确度：目前深度神经网络已经被广泛应用于计算机视觉领域，但DNN处理大规模图像时计算复杂度高并且存在误差较多，因此需要在DNN的底层处理过程中进行优化；

（2）研究遮挡图像的处理方法：当前处理遮挡图像的方法大多基于前向传播（forward propagation），但前向传播在判断遮挡物体时精度较低。因此，本研究将基于一种新型的后向传播（backward propagation）算法，提高处理遮挡图像的效率和精度；

（3）建立完整的计算机视觉框架：为了将计算机视觉研究成果落地，本研究还将建立一套完整的计算机视觉应用框架。在已有研究成果的基础上，本研究将继续研究如何扩展技术应用场景，并尝试提高模型的泛化能力，增加模型的普适。

结论

通过研究计划的实施，本研究将于中国农业大学合作共建的实验室进行实现。同时，我将与该实验室的其他研究人员建立紧密的合作关系，以便更好地获得相关的研究资源和技术支持，并为该实验室的研究工作做出自己的贡献。

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