魏玲玲，女，在读硕士研究生。

2023年9月-至今，华南师范大学，专业：计算机科学与技术，导师：汤庸。

2019年9月-2023年6月，福建师范大学，专业：计算机科学与技术。

联系方式：weill@m.scnu.edu.cn

2023.10 华南师范大学研究生一等奖学金

2023.08 ChineseCSCW 2023大数据竞赛优胜奖

2023.05 福建师范大学优秀本科毕业生

2023.05 福建师范大学优秀本科毕业论文

2022.06 全国大学生英语竞赛三等奖

2022.06 校级星级志愿者荣誉称号

2021.05 校级优秀共青团员荣誉称号

2022.05 校级数学竞赛二等奖

2021.12 校级二等奖学金

2021.11 福建师范大学计网学院好学生荣誉称号

2021.10 福建师范大学计网学院软笔书法组比赛一等奖

使用Python编程语言编写，基于开源机器学习框架TensorFlow和知识图谱技术，结合自然语言处理，构建了一个具有人机交互的医疗自动问答平台。该系统通过LR和GBDT组合模型对用户意图进行初步分类，运用词向量的BI-LSTM-CRF序列标注模型对用户问句进行医疗实体识别，并利用BERT与Text-CNN的组合模型对用户问句进行意图识别，最后利用Web应用程序框架Flask对系统进行界面设计，从而使用户可以通过前端与问答平台进行医疗疾病的对话咨询。此外通过槽位继承，用户能与问答系统进行多轮对话。模型训练所使用的语料库来自于网络开源数据以及自行编写，将大量数据集进行整合优化，使得数据具有可靠性和广泛性。

（一）项目名称：人体姿态识别

大三实现了基于MediaPipe和OpenPose的人体姿态识别。在实验中，我负责完成了俯卧撑姿态识别。首先我通过一个对象来获取检测区域的坐标；然后根据模型找到人体手臂和躯干的位置，将对应的部位映射到MediaPipe的具体关节点来识别出该动作；接着计算关节之间的角度；最后通过肘部、肩部和臀部之间的角度来判断一个俯卧撑动作是否标准。

（二）BP神经网络预测波士顿房价

大二实现了利用BP神经网络预测波士顿房价。在实验中，我使用包含了两层隐含层的BP神经网络来拟合回归模型，通过把13个特征的值提取出来传到神经网络进行训练，最终找到每个特征的权重来预测因变量房价。训练了一万个epoch之后，计算出其均方根误差约为1.4，且经可视化得出结论，与房价最密切相关的因素是房间个数。