Ziyang Liu(刘子阳)
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苏州大学未来科学与工程学院（江苏-苏州） |
求学与求职意向：作为一名即将于2026年毕业的本科生，我希望能够继续在,人工智能、多模态分析、统计分析等相关领域深造，攻读硕士/博士学位。诚挚地欢迎各位专家教授与我交流探讨，也真诚地期待与业界优秀的企业有更多的交流机会。如果您对我的研究方向或个人经历感兴趣，欢迎通过邮件或微信与我联系。
个人简介
我是一名苏州大学统计学专业的本科生，同时也是清华大学钱学森班&零一学院联合培养项目的学员。我的研究兴趣主要集中在人工智能和多模态情感分析领域，特别关注AI技术在社会创新方面的应用。在学术研究方面，我已在CCF-A/B类会议发表论文，并获得多项专利。此外，我积极参与各类数学建模竞赛，致力于将理论知识与实践相结合。
教育经历
本科：
苏州大学未来科学与工程学院 统计学专业, 2022.09-2026.06
GPA: 3.71/4.0, 专业核心课程绩点:3.87/4.0, 专业前20%
主要课程：数学分析，高等代数，应用多元分析，概率论与数理统计，Python编程，数学建模与软件
英语水平：CET-6
联培：
清华大学钱学森班-零一学院 , 2024.06-2027.06
研究方向：社会创新 + AI
主要课程：ESRT, ORIC, SURF 参见钱班阶梯式培养方案
导师：汤敏（国务院原参事），左小蕾（银河证券首席顾问）
研究项目
苏州大学计算机科学与技术学院科研项目：多模态情感分析（项目负责人，2024.02-至今）
研究重点：利用多模态数据（文本、视频、音频）进行情感分析，特别关注部分模态缺失时的鲁棒性提升
主要贡献：提出了基于因子分解的语义恢复框架（FSRF），在多个基准数据集上取得了SOTA性能
应用场景：社交媒体情感分析、智能客服、用户体验分析等
大学生创新创业项目：心芯相依-针对留守儿童的安全型情感陪伴智能系统（项目负责人，2024.06-2024.12）
项目简介：开发基于AI的个性化情感支持和心理咨询系统，为留守儿童提供情感陪伴
主要成果：获得2024年零一学院优秀项目奖、全国大学生创新发明竞赛三等奖
清华大学-深圳零一学院联合培养 ESRT 项目：面向智能交互的 AI 代理系统研究与实现（项目负责人，2024.10-至今）
项目内容：开发支持文本和语音交互的智能代理，实现任务自动化和多模态内容生成
技术实现：参与开发微信聊天机器人"Giiso_Wechat"，整合多种API实现智能交互
已发表的论文
ICME 2025: "FSRF: Factorization-guided Semantic Recovery for Incomplete Multimodal Sentiment Analysis" (CCF-B，第一作者)
CVPR 2025: "MCCD: Multi-Agent Collaboration-based Compositional Diffusion for Complex Text-to-Image Generation" (CCF-A，第二作者)
Pattern Recognition: "Hierarchical Factorization-Guided Self-Distillation for Incomplete Multimodal Sentiment Analysis" (JCR Q1，第一作者，在审)
ICIRDC 2024: "Establishment and solution of a multi-stage decision model based on hypothesis testing and dynamic programming algorithm" (点击此处查看)(EI,第一作者)
专利
实用新型专利："基于AI的便携式眼镜"（第一发明人，已授权，授权号:CN222420684U）（点击查看专利证书）
发明专利："一种人工智能驱动的情感分析系统及方法"（第一发明人，进入实质审查阶段，申请号：2024119020975）（点击查看审查通知）
实习经历
伦敦南岸大学（访问学生，2022.12-2023.01）：参与数据科学与AI项目
清华深圳国际研究生院（研究实习生，2025.01-2025.02）：协助整合GeWechat与Restful API，开发定制聊天机器人，并将其与微信集成实现文本和语音交互
字节跳动（培训项目，2025.02-2025.04）：参与AI驱动的老年人回忆录撰写辅助项目
竞赛获奖
2024年全国大学生创新发明竞赛：全国三等奖（队长）（点击查看证书）
2024年华数杯中国大学生数学建模竞赛：一等奖（队长）（点击查看证书）
2024年中国大学生数学建模竞赛：江苏省一等奖（队长）（点击查看证书）
2024年美国大学生数学建模竞赛：H奖（队长）（点击查看证书）
2024年全国大学生统计建模大赛：江苏省三等奖（队长）（点击查看证书）
2023年全国计算机等级考试:二级(MS Office高级应用) （点击查看证书）
技术技能
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编程语言与工具：Python（熟悉数据分析与自动化脚本）、常用数学建模软件（如MATLAB、R等）
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数据分析与可视化：熟练使用 Excel、Python（Pandas、Matplotlib 等）进行数据清洗、可视化和分析，掌握基本的数据挖掘与统计学方法
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算法与数学基础：掌握线性代数、微积分、概率统计等常用数学知识，能够在算法与模型实现过程中灵活运用
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机器学习与深度学习：熟悉常见机器学习算法（回归、分类、聚类、降维等）及深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）；能够基于 CNN、RNN、Transformer 等常用网络进行模型搭建与训练
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大模型与多模态：了解主流大型语言模型（如 GPT、BERT 等）及多模态模型在文本、图像、语音等领域的融合应用；对自然语言处理、计算机视觉、生成式任务有一定项目实践或研究经验
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模型应用与部署：掌握从数据预处理到模型微调的基本流程，对 Hugging Face 等平台有一定了解，能进行模型评估与推理部署
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语言能力：中文（母语）、英语（流利），能够在多语言环境中进行技术文档阅读与项目交流
优秀课程成绩
数学类课程：
- 数学分析（Ⅲ）: 94分
- 概率论与数理统计（一）: 96分
- 复变函数（二）: 95分
统计与数据分析类课程：
- 定性数据分析: 95分
- 应用回归分析: 96分
- 应用多元分析: 94分
- 统计计算与SAS软件（双语）: 95分
计算机与编程类课程：
- 计算机信息技术（计算思维）: 94分
- Python程序设计: 94分
其他跨学科课程：
- 金融学概论: 94分
- 道教文化与养生智慧: 96分
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