何致力 (Zhili He)
Chercheur en Systèmes Distribués, Blockchain et Intelligence Artificielle
Maîtrise en Blockchain, Université Technologique de Nanyang
Baccalauréat en Technologie des Médias Numériques, Université des Sciences et Technologies Électroniques de Chine (2025)
Email: HEZH0014@e.ntu.edu.sg | GitHub | CV (Chinois) | CV (Anglais)
Actuellement étudiant en maîtrise en Blockchain à l'Université Technologique de Nanyang, titulaire d'un baccalauréat en Technologie des Médias Numériques de l'UESTC (2025). En tant que chercheur en systèmes distribués, blockchain et IA, je me concentre sur les défis de scalabilité, sécurité et efficacité grâce aux protocoles de consensus, preuves à divulgation nulle de connaissance et systèmes blockchain optimisés par l'IA. Pendant mes études de premier cycle, j'ai acquis une expérience pratique en vision par ordinateur et PNL, contribué à des projets industrie-université, et obtenu des bourses nationales et des prix de compétition.
Un projet de hackathon axé sur l'amélioration et l'optimisation des mécanismes de protection de la confidentialité de Tornado Cash. Ce projet explore en profondeur l'application des preuves à divulgation nulle de connaissance et des technologies de mélange, réalisant des améliorations significatives de la confidentialité des transactions, ouvrant de nouvelles voies pour la protection de la confidentialité blockchain. Le projet a surmonté la complexité de la mise en œuvre des technologies de confidentialité et les goulots d'étranglement de performance grâce à une conception de protocole innovante et des algorithmes d'optimisation, assurant un équilibre entre protection de la confidentialité et efficacité. Il comprenait également des audits de sécurité et des tests utilisateurs, contribuant des technologies clés à l'écosystème des pièces de confidentialité.
Technologies : Solidity, Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance, Technologie de Mélange, Confidentialité Blockchain, Conception de Protocole, Audit de Sécurité.
Dans le domaine du diagnostic d'imagerie médicale, un modèle de vision multi-branches basé sur l'architecture Mamba a atteint une précision de test exceptionnelle de 87,25 % sur le jeu de données Kvasir et a livré avec succès un prototype de système de diagnostic complet. Cette réalisation améliore considérablement l'efficacité et la précision du diagnostic des maladies gastro-intestinales, apportant des changements révolutionnaires à la pratique médicale clinique. Le projet a profondément étudié la complexité des images médicales et les capacités de généralisation des modèles, surmontant les défis des jeux de données limités et du déséquilibre des classes grâce à une conception multi-branches et des techniques d'augmentation de données, ouvrant de nouvelles voies pour les applications de l'IA en médecine. Le système comprend également une analyse d'interprétabilité des modèles et des processus de validation clinique, assurant la crédibilité et la praticité des résultats de diagnostic.
Technologies : Python, PyTorch, Mamba, Analyse d'Images Médicales, Vision par Ordinateur, Augmentation de Données, Évaluation de Modèle, Validation Clinique, Interprétation de Modèle, Prétraitement d'Images.
Conception innovante d'un système de réservation de installations distribuées, mettant en œuvre des mécanismes d'allocation de ressources collaboratives multi-nœuds et de résolution de conflits. Ce projet assure la haute disponibilité et l'équité des réservations d'installations grâce à des algorithmes distribués, fournissant un soutien technique à l'économie du partage. Le projet a résolu les défis de la cohérence et du contrôle de concurrence dans les systèmes distribués, réalisant une opération stable et une évolutivité grâce à des algorithmes de consensus et à l'équilibrage de charge. Le système comprend également des interfaces utilisateur et des notifications en temps réel, fournissant une expérience de réservation complète et établissant des références pour le développement d'applications distribuées.
Technologies : Python, Systèmes Distribués, Algorithmes de Consensus, Contrôle de Concurrence, Équilibrage de Charge, Interface Utilisateur, Notifications en Temps Réel.
Dans le domaine de la prévision des prix des crypto-monnaies, le système de modélisation de séries temporelles LightGBM a atteint une excellence de niveau compétition grâce à des stratégies innovantes de "renversement de prédiction" et des mécanismes de recherche de date de début d'entraînement, avec un score d'évaluation final de 0,08042. Cette percée non seulement démontre des applications de pointe de technologies avancées dans la prévision de séries temporelles financières, mais fournit également une base scientifique fiable pour les stratégies de trading quantitatif. Face aux défis de la volatilité élevée des données et des caractéristiques non linéaires complexes du marché, le projet a réalisé des améliorations significatives de la précision de prédiction grâce à une ingénierie de caractéristiques méticuleuse et à un ajustement de modèle, fournissant des outils puissants pour la gestion des risques sur le marché des crypto-monnaies. Le projet comprend également un ajustement avancé LGBM, une fusion de modèles d'ensemble et des stratégies d'optimisation de soumission, couvrant le processus complet du prétraitement des données au déploiement de modèle.
Technologies : Python, LightGBM, Ingénierie de Caractéristiques, Ajustement de Modèle, Analyse de Séries Temporelles, Prétraitement de Données, Validation Croisée, Apprentissage d'Ensemble, Fusion de Modèles, Optimisation de Soumission.
Un projet de plateforme de pari d'événements décentralisée basé sur des contrats intelligents Ethereum et une architecture full-stack Next.js, mettant en œuvre des mécanismes de pari transparents sur chaîne, des réponses d'écoute d'événements en temps réel et une visualisation dynamique des pools de prix. La plateforme non seulement intègre des classements en temps réel et des interactions de portefeuille, mais révèle également profondément le potentiel disruptif de la technologie blockchain dans les industries du jeu et du divertissement. Surmontant les défis de la sécurité des contrats intelligents et de l'expérience utilisateur, le projet assure une opération stable de la plateforme et la satisfaction des utilisateurs grâce à une logique de contrat soigneusement conçue et à une optimisation frontale, établissant des références pour l'exploration de commercialisation des applications Web3. La plateforme prend également en charge le déploiement multi-chaînes et l'audit de contrats intelligents, démontrant des normes professionnelles dans le développement blockchain.
Technologies : TypeScript, Next.js, Flask, Web3.py, Contrats Intelligents, Ethereum, Intégration MetaMask, Traitement de Données en Temps Réel, Interaction sur Chaîne, Audit de Contrats.
Une collection de projets innovants dans l'écosystème blockchain Kaia, incluant la plateforme de pourboires décentralisée BuyMeACoffee, des solutions de stablecoins liées au FX et un échafaudage de développement kaia-scaffold-example. Ces projets explorent le potentiel d'application de la blockchain dans la finance et les outils de développement, promouvant la construction de l'écosystème du réseau Kaia. La collection présente le processus de développement complet de la preuve de concept aux outils pratiques, fournissant des références et des ressources précieuses pour les développeurs blockchain. BuyMeACoffee met en œuvre des mécanismes de pourboires sur chaîne, le projet stablecoin explore des solutions financières décentralisées liées aux monnaies fiduciaires, et l'échafaudage simplifie le processus de développement des applications Kaia.
Technologies : Solidity, Web3, Blockchain Kaia, Contrats Intelligents, Applications Décentralisées, Conception de Stablecoins, Outils de Développement, Pourboires sur Chaîne, Protocoles Financiers.
Un projet d'analyse approfondie des phénomènes de dépegging des stablecoins dans la finance décentralisée, étudiant systématiquement les causes et les impacts des fluctuations de prix des stablecoins dans l'écosystème DeFi. Ce projet quantifie les facteurs déclencheurs et les réactions du marché des événements de dépegging grâce à des méthodes axées sur les données, fournissant une base scientifique pour la gestion des risques. Surmontant les défis de l'acquisition de données blockchain et de l'analyse multivariée, le projet a réalisé une amélioration de la précision de la prédiction de dépegging grâce à des modèles statistiques avancés et des techniques d'apprentissage automatique, fournissant un soutien décisionnel pour les investisseurs et les développeurs de protocoles. Le projet explore également des conceptions de mécanismes pour prévenir le dépegging, promouvant le développement stable de l'écosystème DeFi.
Technologies : Python, Analyse de Données, Apprentissage Automatique, Données Blockchain, Modélisation Statistique, Évaluation des Risques, Analyse DeFi.
Dans le domaine du e-commerce, la pratique d'ingénierie des systèmes de dialogue a déployé avec succès 30+ agents intelligents grâce à la collecte et au nettoyage de données, à l'ajustement fin de modèle et au déploiement à grande échelle, améliorant la précision du dialogue à 91 %. Ce projet non seulement démontre l'application industrialisée des modèles de langage à grande échelle, mais avance également les frontières des systèmes de collaboration multi-agent. Face à la diversité et aux exigences en temps réel des scénarios e-commerce, le projet a adopté des frameworks RASA avancés et des technologies d'ajustement fin LLM, réalisant des transitions transparentes de prototypes à la production, fournissant des cas de succès reproductibles pour les solutions IA d'entreprise. Le projet couvre également la surveillance des performances, les tests A/B et l'intégration des retours utilisateurs, assurant une optimisation continue et la satisfaction des utilisateurs.
Technologies : Python, RASA, LLM, ML de Production, Traitement du Langage Naturel, Pipelines de Données, Déploiement de Modèle, Surveillance des Performances, Tests A/B, Retours Utilisateurs.
Un projet d'implémentation et d'optimisation approfondies de l'algorithme de cryptage RSA, explorant les mécanismes centraux et les applications pratiques de la technologie de cryptage à clé publique. Ce projet non seulement a mis en œuvre des processus efficaces de cryptage et de décryptage pour les algorithmes RSA, mais a également amélioré considérablement la vitesse et la sécurité des opérations de cryptage grâce à l'optimisation mathématique et à l'ajustement des performances. Le projet a abordé les défis des opérations sur de grands nombres et de la gestion des clés, fournissant une base théorique et pratique solide pour le domaine de la sécurité de l'information. Le projet comprend également des implémentations complètes de mécanismes de génération, de distribution et de vérification de clés, posant des garanties techniques pour les communications cryptées modernes.
Technologies : Python, Algorithmes Mathématiques, Opérations sur Grands Nombres, Cryptage/Décryptage, Gestion des Clés, Optimisation des Performances, Sécurité de l'Information.
Un chef-d'œuvre de plateforme d'analyse intelligente pour le marché d'articles CS2, construit avec une architecture haute performance utilisant FastAPI et Vue3, réalisant une intégration complète de graphiques en temps réel en chandelier, de prédiction de prix alimentée par IA et d'informations sur le marché. La plateforme prend en charge le déploiement conteneurisé et les pipelines automatisés, établissant de nouvelles références sectorielles pour l'analyse de l'économie du jeu. Surmontant les défis de l'acquisition complexe de données de jeu et des modèles de prédiction en temps réel, le projet fournit des outils d'analyse de marché complets grâce à l'intégration LightGBM et à la visualisation frontale, aidant les joueurs et les investisseurs à prendre des décisions éclairées. La plateforme comprend également des recommandations personnalisées pour les utilisateurs et une analyse des tendances du marché, améliorant l'expérience utilisateur et le soutien décisionnel.
Technologies : Python, FastAPI, Vue.js, LightGBM, Docker, CI/CD, Visualisation de Données, Intégration API, Recommandations Utilisateurs, Analyse de Tendances.
Un service API conçu pour le suivi des prix d'articles CS2, développant des interfaces haute concurrence prenant en charge les requêtes de prix unique, le traitement par lots et les recherches floues, combiné au déploiement Docker et à la gestion des quotas, s'adaptant parfaitement aux demandes de lecture-écriture à grande échelle. Ce système incarne les meilleures pratiques en conception d'API et en optimisation de base de données, fournissant des garanties solides pour la gestion d'actifs numériques. Abordant les changements rapides du marché du jeu et les besoins diversifiés des utilisateurs, le projet a mis en œuvre des mécanismes d'indexation de données efficaces et de mise en cache, assurant la stabilité du service et la vitesse de réponse. Le système prend également en charge les mises à jour de prix en temps réel et les requêtes de données historiques, répondant aux besoins de différents groupes d'utilisateurs.
Technologies : FastAPI, Python, SQLite, Docker, Conception d'API, Optimisation de Base de Données, Gestion de Concurrence, Équilibrage de Charge, Mise en Cache de Données, Mises à Jour en Temps Réel.
Une plateforme prototype explorant les scénarios sociaux Web3, intégrant la connexion MetaMask et les interactions sur chaîne, construisant un modèle innovant pour les réseaux sociaux décentralisés. Ce projet analyse profondément les perspectives d'application disruptives de la technologie blockchain dans le domaine des médias sociaux, posant les bases techniques pour la société numérique future. Face à la complexité des applications décentralisées et aux défis d'adoption par les utilisateurs, le projet démontre les possibilités des réseaux sociaux décentralisés grâce à une conception de prototype simple et à l'intégration Web3, promouvant le développement de l'écosystème Web3. La plateforme explore également l'intégration NFT et la vérification d'identité décentralisée, fournissant des insights expérimentaux sur les formes futures des médias sociaux.
Technologies : EJS, Node.js, Web3, Blockchain, Applications Décentralisées, MetaMask, Interaction sur Chaîne, Authentification Utilisateur, Intégration NFT, Vérification d'Identité.
Une plateforme de présentation des réalisations académiques et professionnelles personnelles, construite avec des technologies web modernes pour créer un système complet incluant des API backend et des interfaces frontend. En tant qu'extension de la carte de visite numérique, ce site web présente de manière complète les contributions exceptionnelles dans l'innovation technologique et la recherche académique. Le projet met l'accent sur l'importance de la construction de la marque personnelle et de la présentation en ligne, assurant des expériences de haute qualité sur différents appareils grâce à une conception responsive et à la gestion de contenu. Le site web intègre également une fonctionnalité de blog et des présentations de projets, fournissant des solutions complètes de gestion de profil personnel.
Technologies : Node.js, Express, HTML/CSS/JS, Développement Web, Conception Responsive, Gestion de Contenu, Optimisation SEO, Système de Blog, Présentation de Projets.
Langages de Programmation : Python (Expert), C/C++, C#, JavaScript/TypeScript, Go, Solidity, SQL
Frameworks d'Apprentissage Profond : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Keras
Développement Web : Vue.js, React, Node.js, Express, Nginx, HTML/CSS/JS
Technologies Blockchain : Ethereum, Contrats Intelligents, Web3.js, Solidity
Outils et Plateformes : Git, Docker, Linux, AWS, Unity 3D, Jupyter Notebook
Autres : Analyse de Données, Apprentissage Automatique, Vision par Ordinateur, Traitement du Langage Naturel, Systèmes Distribués