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
当前重点智愈道（CancerDAO）— 面向肿瘤患者的 AI 健康助手
作为项目负责人，我主导这款微信小程序：把患者零散的病历整理成结构化、可追踪的健康档案——AI 解析报告（OCR + 大模型抽取，覆盖 8+ 类文档并对照最新肿瘤指南校验）、指标趋势追踪、AI 问诊助手。
基于腾讯云 CloudBase 无服务器架构（约 126 个云函数、MongoDB），用 Coze 编排大模型工作流，并以区块链（SBT）实现数据确权与授权审计。
已上线并进入验收测试；正在扩展原生 iOS/Android（uni-app）与自托管大模型后端。
ODBB — 肿瘤决策边界基准（Oncology Decision Boundary Benchmark）
第一作者研究（在审：npj Digital Medicine）：探究前沿大模型在真实肿瘤决策中是否存在系统性盲区——不是知识记忆，而是在不确定下选择指南路径并作出承诺。构建 ODBB：覆盖 NCCN 指南与结直肠癌病例的 2005 个决策点，由全确定性评分引擎评分，并经两位肿瘤科医师校验。
评测 9 个前沿模型（GPT-5.5、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek、GLM 等），即便把九个模型合并为一个"超级模型"，仍有 42% 的题目无一答对——这一"集体能力边界"集中于跨指南的元决策，而非知识本身。基准与确定性评分器已 开源。
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。