主题【2027年推免申请】沈知远—多源时序与数据质量—咨询Data-centric AI方向附件个人简历.pdf个人陈述.pdf
尊敬的李环老师：
您好！我是华南某理工大学能源与动力工程专业2023级本科生沈知远，GPA为3.78/4.00，专业排名12/138，拟申请2027年推免硕士，希望进一步了解您课题组Data-centric AI与时序数据方向的招生和研究安排。
我阅读了您团队关于E2USD的成果，其中围绕多变量时序开展无监督状态检测；也注意到您在个人主页中将领域大模型的数据准备列为开放课题，强调数据清洗、质量治理与可控数据合成。这两条研究线分别对应我在多源设备状态识别和指令数据构造中的训练。
在风电齿轮箱项目中，我针对变转速、变负载条件下单一信号表征不稳的问题，完成声学—振动对齐、工况划分、滑窗构建、时频表征、双分支建模与模态消融；在AutoIF与DPO项目中，我还负责指令构造、质量过滤和负面结果分析。
技术能力：
- 01多源时序处理：能够完成声学、振动信号的对齐、清洗、工况切分与时频表征。
- 02数据准备：能够使用AutoIF构造指令数据，并执行质量过滤、LoRA/SFT/DPO训练与结果复核。
- 03实验分析：能够使用PyTorch搭建双分支与注意力模型，开展消融、跨工况验证和误差分析。
- 04科研工具：熟练使用Python、MATLAB、Git与LaTeX管理实验并完成技术表达。
若课题组当前有多变量时序状态检测或数据质量课题，我希望先从公开数据基线、缺失与噪声分层实验、状态切分误差分析切入；若当前更偏领域大模型数据准备，我也可以从公开指令筛选流程复现和质量消融开始。
想向您请教课题组当前具体招生方向，以及我的背景是否适合参与相关研究。附件附有个人简历与个人陈述，供您审阅。感谢您的时间！
此致
敬礼！
沈知远