毕业去向

实习经历：

乐歌人体工学科技股份有限公司| LOCTEK， 实习生， 2025.09-2026.09

主要参与音乐匹配与多媒体智能处理相关项目，围绕音频数据处理、音乐特征提取、相似度计算、时间序列对齐和结果评估等任务开展实践，推动音乐信息检索方法在企业真实项目中的应用验证。主要工作如下：

参与音乐匹配项目需求分析与技术调研，参考音乐信息检索相关方法，协助梳理音频预处理、特征表示、候选结构点提取、相似度匹配和评价分析等完整流程。 参与音频数据处理与实验验证，完成音频格式统一、采样率处理、特征提取、新颖度函数分析、相似度矩阵计算和时间对齐实验，并对匹配结果进行记录、复核与问题分析。

科研经历：

事件视觉与脉冲神经网络

● 提出了一种面向 RGB 静态域到 DVS 事件域的 Time-step Mixup Knowledge Transfer（TMKT）方法，通过在 SNN 时间步维度进行渐进式跨模态混合，并结合模态感知与混合比例监督，提升事件视觉中的脉冲知识迁移效果。

相关论文 Breaking the Modality Wall: Time-step Mixup for Efficient Spiking Knowledge Transfer from Static to Event Domain 已投稿至 CVPR 2026，进入 rebuttal 阶段，最终未录用。