ResearchGate研究与工程项目
聚焦正在推进和早期阶段的工作。
在研项目
当前重点Onco-Pheno-KG（肿瘤-表型知识图谱）
区块链确权流程已完成，当前聚焦面向精准肿瘤学的表型知识图谱，连接基因、临床特征、禁忌与证据，是 MTB 的数据基座。
双层 Schema：泛癌种通用层 + CRC 深度层（RAS/BRAF/MSI 逻辑与联合用药禁忌）。
Q1 重点：Pan-Cancer 100 队列，OncoKB/CIViC 冷启动 + 文献清洗。
Virtual MTB（虚拟分子肿瘤专家委员会）
SOP 驱动的多智能体团队：病理、遗传、临床、药师、权益顾问、主席，内置制衡机制。
GraphRAG + KG 增强生成：CRC 专家金标准，非 CRC 依据指南合规验证。
Q1 交付：从病例映射到结构化推荐的演示 Demo。
早期项目
基础积累CancerDao - 区块链确权流程
已完成患者访问控制的全流程闭环：SBT 身份、Token 级 ACL 与链上审计。
交付包含密钥管理、授权签名、铸造流程与管理后台，基于 Node/Express + PostgreSQL 网关。
Smart Contract Fraud Detection and Obfuscation Analysis
在新加坡管理大学访问期间，跟随 Prof. Yue Duan 与 Prof. Kai Li，我设计了 Obs_tool，一个以转账为中心、字节码级的分析框架，用于系统化揭示并量化以太坊合约中的混淆。通过构建 7 类关键混淆特征，并采用 Z-score 排名分析 103 万份合约，识别出 3000+ 高度混淆样本。
该研究揭示了两类新的诈骗类型、三类高风险合约类别，以及使用汇编注入、死代码、深层函数拆分的 MEV 机器人。进一步证明混淆显著增加财务损失规模与规避时间，并显示最先进的庞氏检测器 SourceP 在混淆样本上的准确率从约 80% 降至约 12%。
AI and Blockchain Fraud Detection
在浙江大学与 Haitao Xu 教授合作期间，我提出 ETH-GBERT 模型，将图卷积网络（GCN）与 BERT 结合用于检测区块链交易欺诈。项目包括构建多模态学习框架、交易分析数据管道，并在基线模型上取得显著提升。PDF
Acoustic Beam-Tracing Software GPU Acceleration
在该项目中，我使用 CUDA 加速工业声学仿真软件。通过优化内存访问模式、并行执行策略与硬件资源利用，实现近 800 倍性能提升，并重构旧代码以适配 GPU。
GPUPixel Project
在 iFlytek AI Research Institute 实习期间，我参与 GPUPixel 渲染框架研发，实现虚拟服务器渲染、图像输出增强、EGL 适配等功能，提升性能与未来兼容性。
Acoustic Beam-Tracing Software Refactoring
我将 7000 行 Fortran 声学仿真软件重构为 C++，确保功能一致性并提升可维护性，为后续优化与扩展打下基础。
E-commerce Recommendation System
本科毕业设计中，我构建电商推荐系统，通过分析用户行为、搜索历史与购买模式，实现个性化商品推荐。
GPS and Sensor Technology for Epidemic Prevention
该项目整合 GPS 与传感器数据以提升疫情防控。我负责系统架构设计、前端界面与后端交互测试，并完成研究报告总结理论与实践成果。