Lev1s

Logo

Know me better here

View My GitHub Profile

لي جونشينغ

LI Junxing Jasen

العربية · EN · Español · فارسی · Français · हिन्दी · 日本語 · 한국어 · Русский · 中文

مرحباً بك في هذا الموقع! تحتوي هذه الصفحة على مزيد من التفاصيل عنّي.\ البريد الإلكتروني الشخصي: lev1s at duck dot com

🙋 نبذة

أمتلك قدرات قوية في هندسة البحث وتسليم الأنظمة، وأستطيع قيادة المسار الكامل بشكل مستقل من تعريف المشكلة وتصميم الحل والتحقق التجريبي حتى التسليم الهندسي. خلال مرحلة البكالوريوس، طوّرت مهارات متينة في النمذجة التحليلية والتعبير المجرد والعمل الجماعي من خلال مسابقات النمذجة الرياضية والتدريب البحثي. وفي مرحلة الدراسات العليا، أجريت ممارسات متعددة التخصصات في أبحاث العملات المشفرة الكمية وخوارزميات معالجة الصور بعد التجزئة، حيث أتممت إعادة هيكلة إطار الأبحاث الكمية وإعداد خط أنابيب التنبؤ بالسلاسل الزمنية، فضلاً عن تكييف RankSEG مع سير عمل التجزئة السائدة وإعادة إنتاج التجارب وتغليف البيئات. ملمّ بالتعاون في المصادر المفتوحة وكتابة الوثائق التقنية والتواصل ثنائي اللغة، مع خبرة عملية في سير عمل الوكلاء وسلاسل الأدوات الآلية والنشر السحابي.

🎓 التعليم

  • جامعة مدينة هونغ كونغ (سبتمبر 2025 – أكتوبر 2026) ماجستير العلوم في الإحصاء الحيوي

  • جامعة تشينغداو للتكنولوجيا (سبتمبر 2020 – يونيو 2024) بكالوريوس العلوم في الرياضيات والرياضيات التطبيقية

💼 خبرة التدريب والبحث

الجامعة الصينية لهونغ كونغ (CUHK)

مساعد بحث بدوام جزئي | فبراير 2026 – حتى الآن

  • Supervised by Prof. Ben Dai.
  • قدت هندسة البحث ونشر خوارزمية معالجة التجزئة RankSEG، مسؤولاً عن المسار الكامل من قراءة الكود المصدري وإعادة إنتاج التجارب، تكييف أطر التجزئة السائدة، دمج معالجة الاستدلال اللاحقة، وتطوير نصوص التقييم حتى تغليف بيئة الحوسبة العنقودية، مما يرتقي بالخوارزمية من نموذج أولي بحثي إلى شكل هندسي قابل للتكرار والنشر.
  • تقدّمت بدمج وتوسيع RankSEG ضمن سير عمل التجزئة الدلالية السائدة؛ شاركت في تكييف أطر mmsegmentation وPaddleSeg، وصمّمت مساعد معالجة لاحقة في فرع Transformers لتمكين تمريرات احتمالية مخرجات النموذج مباشرةً إلى معالجة ما بعد التجزئة الموجّهة بـDice/IoU، داعمةً تحسين نتائج التجزئة دون إعادة تدريب.
  • شاركت في إعادة هيكلة خط أنابيب معالجة الاستدلال اللاحقة والتقييم، محسّناً سير التنبؤ حول مقاييس Dice/IoU، ومضيفاً السجلات ونصوص التقييم وتتبّع النتائج لتحسين قابلية المقارنة التجريبية وكفاءة تصحيح الأخطاء واستقرار التكرار.
  • أعددت تجارب قابلة للتكرار باستخدام Singularity + Slurm على مجموعة CUHK HPC، مُنجزاً تغليف الصور وإدارة التبعيات وإرسال مهام القالب وتكييف البيئات متعددة GPU، مدمجاً أوامر التجارب المتفرقة في قوالب موحّدة تدعم التجارب الدفعية على A100 وV100 وRTX Pro 6000.
  • عزّزت خط أنابيب تسليم المشروع لمستخدمي المجتمع والمتعاونين المحتملين بإضافة أدلة البدء السريع والدروس التعليمية والـREADME والعروض التوضيحية التفاعلية وبيئة التجربة، مما يُقلّص حواجز التأهيل ويرفع كفاءة ظهور المشروع خارجياً.

شركة Zhejiang Mingce لإدارة الأصول

متدرب هندسة كمية (CityUHK Bios Coop) | سبتمبر 2025 – أبريل 2026 تداول كمي للعملات المشفرة وتطوير استراتيجيات

  • أجريت بحث الإشارات وتطوير الإطار للتداول بتردد يومي في العملات المشفرة حول BTC وETH وأصول الـ40 الأعلى سيولة، مسؤولاً عن مسار R&D الكامل من تنظيف البيانات على السلسلة، بناء المميزات، المعالجة المسبقة للعوامل، النمذجة التنبؤية، والاختبار العكسي للسلاسل الزمنية حتى توليد الإشارات.
  • أجريت استخراج العوامل النشطة وتعزيز الإشارات باستخدام نماذج الأشجار كـRandom Forest وXGBoost، محسّناً جودة المميزات المدخلة عبر اختبارات الاستقرار واختبارات الارتباط واستراتيجيات المعالجة المسبقة لتصنيف العوامل.
  • قدت إعادة هيكلة النصوص التجريبية المبكرة المستندة إلى R Markdown في إطار بحثي معياري Python-R-SQL، مصمّماً من الصفر دليل الكود وحدود الوحدات وواجهات الدوال وتسمية المتغيرات وهياكل البيانات وآليات تهيئة YAML.
  • طبّقت أساليب MAVE والمشفّر التلقائي لتقليل أبعاد المميزات وتعلّم التمثيلات لمعالجة الضوضاء العالية والتعددية الخطية في السلاسل الزمنية المالية، مع التحقق المتقاطع الصارم للسلاسل الزمنية والبحث عن المعاملات الفائقة.
  • أجريت التحقق من صحة التنبؤ الاتجاهي متعدد الفترات على 7/14/28 يوماً باستخدام 8 سنوات من البيانات التاريخية ونافذة اختبار عكسي متحرك لمدة سنة، محققاً دقة اتجاهية تبلغ نحو 65%.
  • أسّست خط أنابيب تسليم الإشارات من البحث إلى الإنتاج، داعماً التدريب المتوازي متعدد الأصول والتنبؤ والاختبار العكسي، مدفوعاً بتهيئة YAML موحّدة، مع إعادة النتائج عبر JSON/API وتخزينها في قاعدة بيانات SQL.

🔬 خبرة المشاريع

النمذجة الإحصائية لمعاملات وسلوك الرهان في نادي هونغ كونغ لسباق الخيل

مبادر المشروع | أكتوبر 2025 – ديسمبر 2025 مشروع مقرر جامعة المدينة

  • أجريت جمعاً واسع النطاق للبيانات وتنظيفها وتحليلاً استكشافياً لبيانات سباقات HKJC التاريخية، بناءً مجموعة بيانات تحليلية منظّمة تشمل نتائج السباقات والمعاملات وأنواع الرهانات.
  • طبّقت الاستدلال الإحصائي واختبار الفرضيات لتحليل توزيعات نتائج السباقات والعوامل المؤثرة المحتملة بصورة منهجية، مع التحقق من توازن العيّنات وجدوى النمذجة.
  • بنيت نماذج تعلّم إحصائي لسيناريوهات رهان المكان ورهان المكان Q باستخدام البيانات التاريخية، منجزاً هندسة المميزات وتدريب النموذج وتقييم النتائج.
  • حقّقت دقة تنبؤية عالية على عيّنات ميدان شاتين والتحقق محدود النطاق، داعماً تحليل استراتيجيات الرهان وتحسين النماذج.

دراسة تجريبية حول مقاومة القص للتربة غير المشبعة

عضو أساسي | منحة المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين 📄 ورقة بحثية (Rock and Soil Mechanics) Grant No.: 42307236, 12172187, 12072170

  • تطوير نماذج MATLAB عالية الدقة (>98% دقة)
  • تحسين كود C لأكثر من 200 ألف نقطة بيانات → تسريع 3×
  • إنتاج مرئيات في Python / Origin
  • شارك في تأليف براءتَي اختراع وطنيتَين

دراسة توليد الكسيريات متعددة القواعد

أطروحة التخرج

  • بناء نموذج كسيري مُسرَّع بالـGPU باستخدام Taichi، محققاً تسريع 100×
  • تنفيذ عرض الكسيريات في الوقت الفعلي والتفاعل
  • تحديد تحسينات على أنظمة توليد الكسيريات الحالية

النمذجة الوبائية لـ COVID-19

MathorCup 2022

  • اقتراح نموذج $SIERR-T$ المدمج مع ديناميكيات الإعلام والشائعات
  • تحليل المشاعر NLP على 5 ملايين تعليق ويبو
  • تطبيق أساليب التعلّم العميق لاكتشاف الشائعات والتنبؤ باتجاهات الانتشار، مع تحقيق أداء تنبؤي قوي على مجموعات البيانات التجريبية
  • تحليل تأثيرات السياسات باستخدام بيانات OxCGRT

📚 المنشورات والبراءات

🏅 الأوسمة والجوائز

  • 🥈 مسابقة الرياضيات الصينية (CMC)، الجائزة الوطنية الثانية (يناير 2023)
  • 🥈 مسابقة النمذجة الرياضية CUMCM، الجائزة الثانية في شاندونغ (نوفمبر 2022)
  • 🥈 مسابقة الرياضيات لمقاطعة شاندونغ، الجائزة الثانية في شاندونغ (نوفمبر 2022)
  • 🥉 تحدي النمذجة الرياضية MathorCup، الجائزة الوطنية الثالثة (مايو 2022)
  • 🥈 مسابقة الفيزياء لمقاطعة شاندونغ، الجائزة الثانية في شاندونغ (نوفمبر 2021)

🛠 المهارات

Python R MATLAB LaTeX SQL Linux Docker CI/CD Cloudflare Shell C Git MySQL Redis Slurm Singularity Jupyter VS Code

🌏 اللغات

  • الصينية الماندرينية (اللغة الأم)
  • الإنجليزية (B2 – التواصل الأكاديمي والمهني)

🎯 الاهتمامات

🏞 المشي · 🏋️‍♂️ اللياقة البدنية · 🏍 الدراجة النارية · 📷 التصوير · 💻 البرمجة


آخر تحديث: أبريل 2026