https://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2024_yq_xie/谢宇琪Hugo 0.163.3zhFri, 08 May 2026 00:00:00 +0000https://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2024_yq_xie/avatar_hu_691d76eee748aab1.jpghttps://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2024_yq_xie/https://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2024_yq_xie/Fri, 08 May 2026 00:00:00 +0000https://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2024_yq_xie/<p><strong>毕业去向</strong></p> <p><strong>实习经历：</strong></p> <p><strong>乐歌人体工学科技股份有限公司| LOCTEK</strong>， 实习生， 2025.09-2026.09</p> <p>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：</p> <p>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。</p> <p><strong>科研经历：</strong></p> <p>事件视觉与脉冲神经网络</p> <p>● 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。</p> <p>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。</p>https://cwang-nbu.github.io/zh/post/202605_VALSE2026/Fri, 08 May 2026 00:00:00 +0000https://cwang-nbu.github.io/zh/post/202605_VALSE2026/<p><strong>武汉</strong></p> <p>好可惜 小卢 和 沈乐 要参加党员代表大会，临时来不了，明年继续参加。</p>https://cwang-nbu.github.io/zh/publication/journal-article-tcds2025-ps-kd/Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 +0000https://cwang-nbu.github.io/zh/publication/journal-article-tcds2025-ps-kd/