于松黎 - 博士生简历

个人简介

于松黎，男，1997年6月出生于山东省威海市。2020年6月毕业于山东财经大学"计算机科学与技术"专业，获工学学士学位。2024年6月毕业于山东大学"通信工程"专业，获电子信息硕士学位。研究方向为医学图像处理。

读研期间，以第一作者在SCI期刊发表学术论文1篇，合作申请国家发明专利1件，以第一作者申请国家软件著作权1件；获得2023年"中国软件杯"第12届大学生软件设计大赛全国二等奖、东部赛区一等奖、2022年"中国光谷·华为杯"第19届中国研究生数学建模竞赛全国三等奖、2021年"华为杯"第18届中国研究生数学建模竞赛全国三等奖等奖励和荣誉。现任职腾讯云原生测试开发工程师。

教育经历

2021-09 ~ 2024-06

山东大学，电子信息硕士学位

专业：通信工程

导师：颜成钢教授，合作导师：王帅研究员

2016-09 ~ 2020-07

山东财经大学，工学学士学位

专业：计算机科学与技术

导师：赵志崑副教授

2016-09 ~ 2020-07

山东财经大学，经济学学士学位（辅修）

专业：金融学

导师：王荣教授

项目经历

基于深度学习的食道肿瘤CT图像分割算法研究

2021/09-2024/06 | 山东大学智能信息处理实验室、四川肿瘤医院合作项目

针对食道癌放疗中CT图像肿瘤区域(GTV)分割的临床需求，研究解决复杂结构、模糊边界和小目标分割的精度不足问题
提出长距离中继机制(LRRM)、双分支ViT模块(DualFast/AxialViT)，在1665例临床数据上实现Dice系数提升0.83%
设计构建两阶段医学图像分割可视化与智能诊断工具，支持参数配置与结果对比、3D渲染与多平面重建与临床工作流集成

基于Monte Carlo方法的五子棋算法设计与实现

2019/12-2020/05 | 山东财经大学毕业论文

针对五子棋AI算法设计与优化的研究需求，研究解决传统权值法局部最优和极小极大算法依赖领域知识的问题
提出基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)的博弈树构建方法，结合上限置信区间(UCB)算法平衡探索与利用，实现智能度显著提升
设计构建MCTS-UCB五子棋人机对弈系统，支持动态参数配置(模拟次数/奖励机制)、实时进度反馈及多维度棋盘适配

学术成果

[1] Yu S, Li Y, Jiao P,et al. A CNN-transformer-based hybrid U-shape model with long-range relay for esophagus 3D CT image gross tumor volume segmentation[J]. Medical Physics,2025. SCI JCR Q1 第一作者已录用

[2] 王帅,于松黎,王奇峰,等. 基于深度学习的食道癌CT图像的分割方法[P]. 申请号:CN202410261439.3, 申请日:2024-03-07, 公开日:2024-07-16，国家知识产权局. 发明专利学生一作公开实审

[3] 于松黎. 蒙特卡洛五子棋V1.0[CP]. 授权号:2024SR0911879, 授权日:2024-07-02, 国家版权局. 软件著作权第一作者已授权

证书奖项

[1] 2023-08: 2023年"中国软件杯"第12届大学生软件设计大赛全国二等奖、东部赛区一等奖国家级竞赛奖项

[2] 2023-01: 2022年"中国光谷·华为杯"第19届中国研究生数学建模竞赛全国三等奖国家级竞赛奖项

[3] 2021-12: 2021年"华为杯"第18届中国研究生数学建模竞赛全国三等奖国家级竞赛奖项

[4] 大学英语四级(498分)、大学英语六级(454分)

工作经历

2024/07-至今

腾讯科技(成都)有限公司 - CSIG质量部 - 云原生测试开发工程师

针对Kubernetes集群部署架构和组件版本的验收与巡检需求，设计解决环境监控覆盖不足、传统脚本线性执行耗时问题
设计构建异步化验收引擎(基于Asyncio协程调度框架)，扩充200+部署校验项，并将部署验收时长由10分钟压缩至3秒
设计多架构自适应巡检框架(x86/ARM双指令集动态加载)，合并专有云/公有云集群指标采集协议，覆盖500+集群高可用监控

专业技能

医学影像智能分析

具备医学影像算法研究能力，精通Transformer与CNN混合架构设计，擅长解决小目标分割、边界模糊等复杂问题

深度学习算法设计

精通PyTorch生态技术栈，掌握模型调优全流程(数据增强/特征融合/迁移学习)，具备算法工程化经验
熟悉智能决策算法开发，掌握蒙特卡洛树搜索等优化方法在跨领域场景的应用
熟练使用Python数据科学工具链(Pandas/NumPy/Matplotlib)，具备多维度结果可视化能力

云原生工程建设

掌握Kubernetes多架构集群管理，具备高可用系统设计能力(负载均衡/故障转移)
熟悉容器化DevOps全流程(CI/CD编排)、自动化监控告警解决方案
精通Linux开发环境配置，擅长Golang/Python开发、Shell脚本编写与效能工具链优化