项目

• 设计并实现了一个基于区块链的电子投票系统，利用盲签名和中继结构，实现了不可追踪的匿名性、可验证性，安全性和隐私保护等特性。

• 与具有类似安全机制的现有系统相比，在 gas 成本方面提高了至少 40% 的效率。

• 利用 RSA、Goldwasser-Micali 密码系统以及秘密共享方案，在以太坊上实现了一个可以生成真正均匀分布的随机数的协议。

• 所生成的随机数在最终公布前保持保密，且不可被篡改。

• 使用多种图表可视化了美国监狱中的 COVID-19 数据，包括感染率、死亡率和疫苗接种率。系统可按地理位置、州的政治立场、监狱类型以及狱警人员等维度对数据进行汇总展示。

• 荣获 22/23 学年香港科技大学最佳毕业设计奖以及华为最佳毕业设计奖。

• 与毕业项目团队成员合作设计并实现了一个智能停车场空位检测系统，在真实环境测试中达到了 91% 的准确率且无误报。

• 系统采用迁移学习、卷积神经网络（CNN）以及 YOLOv5，并通过鱼眼摄像头结合图像去畸变算法，实现了比行业标准更广的检测视角。

• 基于苹果公司（Apple Inc., AAPL）的历史股价数据，训练了一个多层感知器模型（MLP）以构建股价预测器。该系统可动态预测未来一小时的股价走势，并通过使用 AWS 构建的交互式网页进行展示，实现流畅的用户交互体验。