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項(xiàng)目經(jīng)歷（案例一）

項(xiàng)目時(shí)間：2015-06到2015-08

項(xiàng)目名稱(chēng)：小麥水解蛋白

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

生物法制作小麥水解蛋白的工藝研發(fā)、優(yōu)化、設(shè)備選型、工藝流程，以谷朊粉為原料，篩選合適的蛋白酶，摸索最佳酶解工藝，得到高谷氨酰胺結(jié)合肽、高溶解性、高分散性，易吸收的水溶性蛋白，在酶解小試的基礎(chǔ)上，完成酶解中試工藝，負(fù)責(zé)酶解設(shè)備的選型，對(duì)酶解液進(jìn)行分離濃縮富集，負(fù)責(zé)噴霧干燥設(shè)備的設(shè)備選型，探索和優(yōu)化噴霧干燥條件，噴霧干燥得到功能性小麥水解蛋白，最終建設(shè)完成年產(chǎn)3000噸小麥水解蛋白生產(chǎn)線。

我的職責(zé)

負(fù)責(zé)年產(chǎn)3000噸的小麥水解蛋白項(xiàng)目生產(chǎn)線建設(shè)工作，參與該項(xiàng)目的立項(xiàng)、調(diào)研、投資估算、設(shè)備招標(biāo)、采購(gòu)、設(shè)備工藝流程組建、設(shè)備布置、安裝與調(diào)試等工作。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例二）

項(xiàng)目時(shí)間：2012-10到2015-08

項(xiàng)目名稱(chēng)：小分子激素溯源參考方法的建立

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

根據(jù)小分子激素溯源參考方法在國(guó)際領(lǐng)域內(nèi)狀態(tài)，結(jié)合自身產(chǎn)品特點(diǎn)，與國(guó)家衛(wèi)生部臨檢中心溝通，建立具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的甲狀腺素溯源參考方法平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了國(guó)內(nèi)首家建立甲狀腺素溯源參考方法建立的突破，同時(shí)與衛(wèi)生部臨檢中心進(jìn)行合作，參與甲狀腺素國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)品的制備和賦值工作，同時(shí)使用建立的參考方法輸出賦值樣本盤(pán)，用于控制免疫產(chǎn)品的性能和狀態(tài)。 申報(bào)參加RELA，與國(guó)際相關(guān)學(xué)術(shù)委員會(huì)和專(zhuān)家進(jìn)行溝通，加入NIST等相關(guān)學(xué)術(shù)工作組，參與對(duì)小分子激素參考方法建立和技術(shù)交流工作。

我的職責(zé)

負(fù)責(zé)具體的溯源參考方法的建立及檢測(cè)工藝優(yōu)化工作，參與衛(wèi)生部臨檢中心的合作工作，主導(dǎo)完成基于HPLC-MS/MS平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)溯源參考方法的技術(shù)路線建立，企業(yè)參考溯源盤(pán)的工作，參與RELA申報(bào)以及國(guó)際間技術(shù)溝通和交流工作。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例三）

項(xiàng)目時(shí)間：2011-01到2015-08

項(xiàng)目名稱(chēng)：實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái) | 項(xiàng)目工具：CentOS,Java

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)主要有三部分組成，包括分布式消息系統(tǒng)、實(shí)時(shí)計(jì)算流以及儲(chǔ)存，分別采用當(dāng)前比較成熟的Kafka、Storm、Redis等技術(shù)構(gòu)建，增強(qiáng)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)并行處理能力和穩(wěn)定性。目前積分系統(tǒng)、實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)和搜索排名等系統(tǒng)基于此平臺(tái)獲得實(shí)時(shí)計(jì)算能力，提高與用戶(hù)的及時(shí)響應(yīng)反饋和準(zhǔn)確性。

我的職責(zé)

負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)初期框架設(shè)計(jì)，以及平臺(tái)搭建與開(kāi)發(fā)等具體實(shí)施，引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)和使用此平臺(tái)。

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例四）

項(xiàng)目時(shí)間：2015-08到2015-08

項(xiàng)目名稱(chēng)：MATLAB處理生物醫(yī)學(xué)圖像

項(xiàng)目描述：

項(xiàng)目介紹

項(xiàng)目為課程項(xiàng)目，應(yīng)用MATLAB編程及機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論與方法對(duì)3組生物醫(yī)學(xué)圖像分別進(jìn)行圖像配準(zhǔn)(Registration)、圖像分割(Segmentation)及組織識(shí)別。

我的職責(zé)

圖像配準(zhǔn)(Registration)：和小組成員合作，應(yīng)用仿射配準(zhǔn)對(duì)一組20張腦MRI圖像進(jìn)行配準(zhǔn)并進(jìn)行算法優(yōu)化，配準(zhǔn)前后圖像重合度從0.14提高到0.32。

圖像分割(Segmentation)：以多模態(tài)腦圖中已標(biāo)注體素的組織類(lèi)別和灰度值為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用Graph cut方法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖中特定組織（如腫瘤組織，灰質(zhì)組織）與其他組織的分割。

疾病診斷：基于組織病理切片圖中細(xì)胞及背景組織的灰度值及灰度梯度方向的統(tǒng)計(jì)特征，用k-nearest neighbors算法對(duì)斯皮茨痣(Spitz Nevus)和斯皮茨樣惡性黑色素瘤進(jìn)行識(shí)別，正確識(shí)別出了20張圖中15張圖代表的組織。