沈大程 | 个人主页

🎓 教育背景

华盛顿州立大学三城分校 2026年1月 - 至今

计算机科学博士

南加州大学 2024年6月 - 2025年12月

计算机科学硕士

康涅狄格大学 2020年9月 - 2024年5月

计算机科学学士

院长荣誉名单 (Dean's List)

📄 论文、预印本与演讲

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、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3月

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

LLM引导的电网N-1故障缓解 2026年1月 - 2026年4月

研究助理 / 博士研究员

设计了基于 LLM 引导的灾后电网恢复决策框架，集成 AC-OPF 验证与运行时安全保障机制，在满足 N-1 可靠性准则的前提下生成并优化稀疏的发电机重调度策略。
在 IEEE 标准电力系统上针对分布内和分布外（OOD）故障场景进行评估，与基于 OPF 及基于规则的基准模型进行了对比。
在满足安全约束的条件下提升了恢复成功率并降低了控制成本，验证了 LLM 辅助决策在信息物理电力系统中的可行性。

PyHazards：AI驱动的自然灾害预测框架 🔗 2025年9月 - 2026年1月

研究助理，南加州大学 FORTIS 实验室 (PI: Prof. Yue Zhao) 🔗

将基于 Transformer 的模型集成至 PyHazards —— 一个面向多灾种预测的开源 Python 库。
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

研究助理，南加州大学 FORTIS 实验室 (PI: Prof. Yue Zhao) 🔗

设计并自动化了基于 Claude 3.7 Sonnet 的叙事比较流程，针对 13 对新闻故事生成了 208 条结构化输出，涵盖冲突、独特、整体和重叠四个维度及四级提示层次。
通过 Anthropic API 实现可扩展的推理，结合自动化输出解析，将响应组织为结构化 JSON 和人类可读文本，支持系统化的下游分析与标注。
开发了多层级提示评估标准，涵盖相关性、事实一致性、连贯性、流畅性和偏差等维度，以支持更可靠的叙事比较及后续人工评估。

OEM Controls AS5传感器自动化角度测试 🔗 2023年8月 - 2024年5月

毕业设计项目负责人

主导设计了基于 Python 的 Ubuntu 自动化系统，使用 UFACTORY xArm 6 对 OEM Controls 的 AS5 角度传感器进行校准与测试。
集成了 Tkinter GUI、机械臂 API、CANOpen 传感器通信、实时进度监控与 CSV 结果记录，实现了从 −80° 到 80°（步进 5°）的自动化测试。

📚 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。

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。

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。

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 Transfer Learning RAG Semantic Search Prompt Engineering NLTK Gensim

🔬

研究领域

Cyber-Physical Systems Reinforcement Learning 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