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机械工程背景，来自广东工业大学。主要研究方向为数字孪生、图形学渲染、多模态深度学习与工业仿真，关注从模型、实验到工程实现的完整过程。
Mechanical engineering at Guangdong University of Technology. My research focuses on digital twins, computer graphics and rendering, multimodal deep learning, and industrial simulation.
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01 / INDUSTRIAL GRAPHICS
工业三维模型的语义结构感知 LOD：连接零件级语义分析、局部几何保护与 GPU 驱动渲染。 C++ · Vulkan · PointNeXt · PointCLIP V2 |
02 / INTELLIGENT MAINTENANCE
融合维护事件与多模态证据的退化预测，结合预测区间、证据溯源与可审计的 Agent 协作。 Python · Multimodal Learning · Agent Tools |
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03 / COMPUTER VISION
结合笔画梯度、层级卷积与空间注意力的手写字符识别，覆盖汉字、英文字母和数字共 7,247 类。 PyTorch · CNN · Spatial Attention |
04 / MULTIMODAL PROGNOSTICS
从信号图像、维护文本与数值历史预测下次检修的退化程度，提供多分支融合与来源隔离评估。 PyTorch · Feature Fusion · Grouped Evaluation |
| Direction | What I explore |
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| Digital twins · 数字孪生 | 工业系统的数字化建模、状态映射与虚实交互 |
| Graphics & rendering · 图形学渲染 | 工业三维可视化、语义与结构感知 LOD、GPU 驱动渲染 |
| Multimodal deep learning · 多模态深度学习 | 图像、文本与数值信息融合，跨模态表征与设备退化预测 |
| Industrial simulation · 工业仿真 | 工业场景与设备行为建模、仿真分析及可视化 |
JJ WANG / MECHANICAL ENGINEERING / EXPLORE THE CODE ↗