SH0D0WN / TOKYO / 2026

TECHNOLOGY IN FULL COLOR.

研究计算机科学与可解释AI。围绕医学影像AI、GPU环境与Web开发,把技术实现为能被人理解的体验。

我的成长记录 →
东京计算机科学XAI研究GPUNVIDIA学生大使

精选项目

研究、开发与实验。记录正在推进的技术、角色与方法。

001验证中

MEDICAL IMAGING / XAI

医学影像分类与XAI评估

可视化医学影像分类模型的判断依据,并比较解释差异的研究实现。

模型训练、XAI实现、评估设计

  • PYTORCH
  • MONAI
  • SHAP
  • LIME
  • GRAD-CAM
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002经验整理中

PRODUCT DEVELOPMENT / AI

面向B2B的AI聊天机器人开发

通过长期实习参与面向B2B的AI聊天机器人开发与改进。

需求理解、功能开发、面向运营的改进

  • API CALL
  • FUEL PHP
  • JAVASCRIPT
  • PYTHON
  • DOCKER
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003持续中

INFRASTRUCTURE / GPU

GPU与LLM运行环境搭建

搭建支撑AI实验和应用开发的GPU运行环境,并观察性能瓶颈。

环境搭建、容器运维、性能观察

  • DOCKER
  • LINUX
  • CUDA
  • NVIDIA GPU
  • OLLAMA
  • NEMOCLAW
  • NEMOHERMES
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004已公开

DEVELOPER TOOLS / AGENT SKILLS

yomitoki — 代码可读性改进技能

面向AI智能体的技能,通过六种语言的语法指标检查和修改前后对比,帮助在保持行为的同时改善代码可读性。

技能设计、检查脚本开发、文档编写

  • PYTHON
  • AST
  • TREE-SITTER
  • RUFF
  • AGENT SKILLS
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面向医学影像的 可解释AI。

可视化医学影像分类模型判断的依据区域,并验证解释区域、生成时间与稳定性。

SHAPLIMEGRAD-CAM
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成长记录

环境、学习与创作的变化。用时间线记录Sho一路行走与成长的背景。

查看完整成长记录

常用技术。

PYTORCH

模型训练

MONAI

医学影像

DOCKER

GPU环境

NEXT.JS

前端

LINUX

开发

GSAP

动效系统

一起构建 清晰的体验。

关于研究、AI、GPU与Web制作。欢迎一起讨论技术与体验。

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