沈大程

沈大程

计算机科学研究者

热衷于 AI、机器学习与强化学习， 致力于构建解决现实问题的智能系统。

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🎓 教育背景

南加州大学 2024年6月 - 2025年12月
计算机科学硕士 — GPA 3.77/4.0
康涅狄格大学 2020年9月 - 2024年5月
计算机科学学士 — GPA 3.65/4.0
院长荣誉名单 (Dean's List)

📄 论文、预印本与演讲

DTRL：面向动态时间约束信息物理系统的强化学习框架 2026年
IEEE 实时系统研讨会 (RTSS)，2026 — 已录用
  • Yufeng Yang、沈大程、Mengyu Liu。
轻度不平衡垃圾图像分类中 CNN 主干网络与不平衡处理策略的对比分析 2026年
Waste Management 期刊，2026 — 审稿中
  • Tianshu Xie、沈大程*、Yufeng Yang。*通讯作者
人贩子的话术：检测在线招聘平台中的欺骗性招募 2026年
CySoc研讨会 — AAAI ICWSM, 2026
  • Siyi Zhou、Peiran Qiu、Tanishq Salkar、Leonardo Blas Urrutia、 沈大程、Nora Adadurova、Deyang Hsu、Eun Cheol Choi和Emilio Ferrara。
面向信息物理系统量子能力集成的Simplex启发式架构 2026年
海报展示 — 第2届HAIQ研讨会，匹兹堡，宾夕法尼亚州
  • Tamim Ahmed、沈大程、Mengyu Liu和Monowar Hasan。海报展示于第2届HAIQ研讨会，匹兹堡，宾夕法尼亚州，2026年3月。

🔬 科研经历

华盛顿州立大学

研究助理 · 里奇兰，华盛顿州 · 2026年1月 - 2026年9月
基于强化学习的四足机器人运动对抗鲁棒性研究 2026年4月 - 2026年8月
  • 研究了针对基于强化学习的四足机器人地形感知的观测层对抗攻击，验证了攻击可破坏动态平衡并引发物理层面的运动失败。
  • 开发了基于强化学习的攻击者模型，可生成物理可实现且受扰动预算约束的地形扰动，并通过对抗再训练提升了策略鲁棒性。
LLM引导的电网故障应急控制 2026年1月 - 2026年4月
  • 构建了面向 IEEE 39 节点系统故障缓解的 LLM + 物理模型流程，融合稀疏发电机选择、基于灵敏度的 SLP 映射、交流潮流安全校验与切负荷兜底策略。
  • 在分布内与分布外（OOD）的 N-1/N-2 故障场景下引入负荷扰动，与 AC-OPF 及规则+SLP 基准方法进行了系统对比。
  • 在达到 95% 成功率的同时，所需控制动作数量显著少于 AC-OPF，且评估开销大幅降低。

南加州大学

研究助理，FORTIS 实验室 (PI: Prof. Yue Zhao) · 洛杉矶，加利福尼亚州 · 2025年3月 - 2026年1月
PyHazards：AI驱动的自然灾害预测框架 2025年9月 - 2026年1月
  • 为 PyHazards（一个面向多灾种预测的开源 Python 库）贡献了基于 Transformer 的模型。
  • 开发了模块化的数据处理、训练和评估流程，并与公开基准模型进行了性能对比。
  • 与 RAI Lab 团队协作，实现了模型接口与实验工作流的标准化，提升了可复现性与可扩展性。
基于Claude 3.7的叙事比较分析 2025年3月 - 2025年6月
  • 开发了基于 Claude 3.7 Sonnet 的自动化 LLM 框架，可在多种提示策略下进行结构化的叙事比较分析。
  • 通过 Anthropic API 构建了可扩展的推理与响应处理流程，将输出组织为结构化 JSON 和人类可读文本，支持系统化的下游分析。
  • 实现了涵盖一致性、连贯性与偏差等维度的多维评估，以支撑系统化的叙事分析与人工评估。

康涅狄格大学

毕业设计项目负责人 · 斯托斯，康涅狄格州 · 2023年8月 - 2024年5月
OEM Controls AS5传感器自动化角度测试 2023年8月 - 2024年5月
  • 主导开发了基于 Python、Ubuntu 与 UFACTORY xArm 6 的自动化机器人校准系统，用于 OEM Controls 的 AS5 角度传感器测试。
  • 将机械臂控制、CANopen 传感器通信、图形界面操作与自动化结果记录整合为统一的测试流程，覆盖 −80° 到 80° 的校准范围。

📚 项目经历

弹幕射击游戏 — 软件设计与架构 2026年1月 - 2026年4月
  • 使用 Java 开发了一款 2D 弹幕射击游戏，包含多波次敌人生成系统、两阶段最终 Boss 以及简单/普通/困难三级难度调节。
  • 在 90+ 个类中应用了六种 OOP 设计模式 — 策略模式（IMovementStrategy、IBulletPattern，含 8 种行为）、工厂与建造者模式（EnemyFactory、EnemyBuilder）、状态模式和命令模式 — 代码库采用分层架构，分为可复用的引擎库和游戏项目。
  • 实现了数据驱动的波次调度器、基于圆形的碰撞检测系统、实时 HUD 及精灵动画管理器，并通过服务接口（IAssetProvider、ICollisionSystem、IEntityManager）实现依赖注入。
亚马逊办公产品评论大规模情感分析 2025年8月 - 2025年10月
  • 对 20 万条平衡的亚马逊评论文本进行清洗与标准化处理（包含 HTML/URL 去除、分词、停用词过滤及词形还原），训练了基于 unigram TF-IDF 的 LinearSVC、逻辑回归和感知机模型，测试准确率达到 89.6%。
  • 使用前馈神经网络对比了两种 GloVe 表示方法 ——100 维平均池化与 1000 维前 10 token 拼接，结果表明平均池化将测试准确率从 77.7% 提升至 83.3%，并有效缓解了过拟合。
基于迁移学习的不平衡垃圾分类 2025年1月 - 2025年5月
  • 在包含 9 个类别、4,752 张图像的 RealWaste 数据集上，对 VGG16 的三种训练配置进行了受控消融实验，采用分层的训练/验证/测试划分并设计了自定义分类头。
  • 对比了冻结主干网络与微调 Block 5 的策略，结合逆频率类别权重和 RandomOverSampler 在三种配置下进行实验；采用代价敏感权重进行微调后，测试准确率从 60.6% 提升至 69.9%，Macro F1 提升了 10.3 个百分点。
  • 基于混淆矩阵进行错误分析，揭示了类间持续混淆的问题（如塑料/金属、纸张/纸板），并提出了面向类别选择性的混合不平衡处理策略作为后续工作方向。
AI驱动智能出行助手设计 - FlySmart 2025年3月 - 2025年5月
  • 主导需求工程项目，设计了一款 AI 驱动的航班预订助手。
  • 开展利益相关者分析、问卷调查与深度访谈，推导出用户画像及同理心地图，并完成需求分类。
  • 使用 Figma 创建并验证产品原型，涵盖航班搜索、签证管理、智能提醒及个性化 AI 聊天界面等核心功能。
  • 采用敏捷开发（Agile）方法论，制定基于用户故事的待办列表（Backlog）和冲刺（Sprint）路线图，并通过可用性测试及原型验证进行正式评估。
基于Weaviate和RAG的语义检索与问答系统 2024年9月 - 2024年12月
  • 使用 Weaviate 与 text2vec-transformers 构建语义搜索 Pipeline，通过 GraphQL 的 nearText 查询实现基于向量的品牌相似度检索。
  • 使用 Streamlit 开发 PDF 问答聊天机器人，综合运用 PyPDFLoader、ChromaDB 与 Hugging Face Embeddings，在 RAG 框架下实现基于文档的精准回答，并对 Weaviate 与 ChromaDB 在检索准确率和可扩展性方面进行了基准对比。
  • 使用 Python 和 Bash 实现了数据摄取与查询的自动化，并通过 Docker Compose 进行部署编排。
学生管理系统设计 2023年9月 - 2024年12月
  • 参与团队协作项目，使用 Figma 设计产品交互模型并向利益相关者展示方案。
  • 负责前后端代码开发，将 Figma 的设计原型成功转化为具备实际交互功能的产品。
  • 完成网站的整体开发，并对所有核心功能进行了全面的系统测试。
点餐应用设计 2021年8月 - 2021年11月
  • 使用 Java 构建具备完整业务逻辑的点餐应用，支持下单后自动生成包含菜品名称、单价及总价的发票。
  • 担任小组组长，使用 GitHub 进行版本控制与团队协作，高效管理和合并各成员的代码提交。
  • 撰写详尽的项目报告，并在课程中进行最终的成果展示。

💼 工作经历

软件开发工程师 2023年7月 - 2023年8月
海科佳智能装备技术有限公司
  • 维护Web服务器后端并优化数据库操作，确保数据完整性、安全性和系统稳定性。
  • 开发并集成新的客户端UI功能到现有框架中，显著提升了整体系统功能和用户体验。

🔧 专业技能

💻

编程语言

Python C# Java C/C++ SQL Bash/Shell HTML
🤖

AI / ML / NLP

PyTorch TensorFlow/Keras scikit-learn Hugging Face Transformers LLMs Transfer Learning RAG Semantic Search Prompt Engineering NLTK Gensim
🦾

机器人与仿真

Isaac Lab Isaac Sim NVIDIA Omniverse ROS 2 Vision-Language-Action (VLA)
🔬

研究领域

Cyber-Physical Systems Reinforcement Learning Adversarial Robustness Trustworthy AI Time-Series Forecasting
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数据与数据库

NumPy Pandas MySQL MongoDB ChromaDB Weaviate GraphQL Data Preprocessing
📐

软件工程

REST APIs OOP Design Patterns Modular Architecture Agile (Scrum) Git
🛠️

工具与平台

Linux/Ubuntu Docker AWS Streamlit Jupyter Figma