你好，我是
Feiyang
AI应用工程师 | Python · PyTorch · AI for Science
聚焦遥感智能反演、深度学习与大气环境遥感，打通数据处理、模型训练与批量推理流程
中国科学院大学硕士在读 · 具备AI模型开发、科学数据处理与工程交付经验
class AIApplicationEngineer:
def __init__(self):
self.name = "Feiyang"
self.focus = [
"Python",
"Remote Sensing AI",
"Deep Learning",
"Batch Inference"
]
self.status = "寻求AI应用工程师机会"关于
从学术研究到商业实践的技术探索之路
学术研究与技术沉淀
国科大硕士在读，深耕遥感图像处理、机器学习与深度学习技术。具备扎实的Python编程基础与实践经验，关注AI应用工程与真实场景结合，能够衔接算法研究、原型开发与工程落地。
项目经验与市场验证
运营闲鱼账号承接项目，累计成交额超万元。成功交付涵盖Python遥感处理、WebGIS系统开发、研究组官网建设、深度学习模型实现等多个技术领域的项目，具备从需求分析到上线部署的完整项目管理与交付能力。
AI for Science与工程实践
围绕遥感智能反演与大气环境遥感开展AI for Science研究，能够使用Python、PyTorch完成多源科学数据处理、模型训练、推理评估与产品输出；同时具备AI辅助开发和应用系统实现能力，可完成从问题分析到工程交付的完整闭环。
技能领域
AI算法与Python工程
- Python编程
- 遥感图像处理
- 机器学习/深度学习
- 数据分析
- U-Net图像分割
应用开发与系统实现
- HTML/CSS/JavaScript
- Vue3框架
- Layui/ElementUI
- WebGIS开发
- 响应式网页设计
AI辅助开发与工程能力
- Codex / Claude Code
- 模型训练与评估
- 批量推理流程
- 多进程数据处理
- 英语(CET-4/6)
项目作品
聚焦AI应用、深度学习与Python工程实践，兼顾完整产品交付
深度学习与物理模型融合的卫星NO₂智能反演
面向GEMS卫星高光谱数据，构建从L1C/L2处理、样本构建、模型训练到整景推理的完整流程。采用1D ResNet融合425–480 nm光谱、观测几何与时空特征，并结合DOAS物理反演结果进行对比验证。
多源遥感与气象数据融合的亚洲PM₂.₅智能反演
融合卫星AOD、ERA5气象再分析与PM₂.₅参考数据，构建多源数据时空匹配和区域尺度反演流程。通过多特征MLP建立AOD–PM₂.₅非线性映射，并以GPU Batch Inference输出逐小时GeoTIFF产品。
改进U-Net遥感图像分割系统
基于改进U-Net架构的深度学习图像分割模型，针对遥感图像特点优化网络结构与训练策略。使用PyTorch实现模型训练、推理与评估流程，提升分割精度与泛化能力。
WORLDVIEW遥感影像系统
基于Vue3、Vite与Leaflet开发的遥感影像观测系统，支持瓦片地图渲染、左右对比、双日期A/B对比、Canvas/DOM混合时间轴与动态日期检测，实现流畅交互和独立部署。
课题组官网与新闻发布系统
为“地球观测与模拟课题组”开发官方网站与CMS系统。采用Layui、Node.js、Express与SQLite，支持富文本编辑、图片上传压缩、访问统计及管理后台等完整功能。
遥感数据处理工具集
面向实际业务定制遥感图像处理工具，覆盖数据预处理、特征提取、图像增强和格式转换。基于GDAL、NumPy与OpenCV构建高效批处理流程，支持多种遥感数据格式。
数据分析与可视化系统
为客户定制数据分析系统，实现数据清洗、统计分析与交互式图表展示。使用Pandas处理数据，结合Matplotlib与Plotly生成可视化报表，支持结果导出和自动化分析。
数字地球
WebGIS 遥感影像交互式观测平台
荣誉与奖项
获奖记录与成就展示
全国计算机设计大赛
服务外包大赛
大学生数学竞赛
三好学生
优秀学生干部
商业项目实践
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