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毕业大学生自我鉴定2026

2026届计算机科学与技术专业毕业生自我鉴定

时光荏苒，四年大学生涯即将画上句点。站在2026年的毕业节点回望，我始终以“夯实专业基础、深耕技术实践、培养创新思维、践行责任担当”为成长主线，在知识积累、能力锤炼、价值塑造三个维度不断突破。现将四年成长轨迹从学业深耕、科研探索、实践赋能、素养提升、反思展望五个维度展开，力求以具体数据、真实案例、客观呈现四年蜕变。

一、学业深耕：以系统化学习筑牢专业根基，用硬核成绩定义专业素养

作为计算机专业学生，我深知“理论是实践的基石”，始终将学业精进放在首位。四年间，我构建了“核心课程+前沿拓展+交叉融合”的三维知识体系，累计完成62门课程学习，其中专业核心课程平均分91.5分，位列专业前5%（专业总人数152人），连续三年获得校级一等奖学金，2024年获评“校级优秀毕业生”提名。

1.核心课程：啃下“硬骨头”，夯实技术底层逻辑

计算机专业的核心课程是能力提升的“压舱石”。我重点攻克了《数据结构》（95分）、《操作系统》（93分）、《计算机组成原理》（92分）、《机器学习》（94分）等“硬核”课程，其中《数据结构》课程设计中，独立实现“基于B+树的高效索引系统”，支持10万条数据的动态插入与查询，查询效率较线性提升80%，获课程设计特等奖；《操作系统》实验中，通过调度算法优化，将进程平均等待时间从原来的120ms降至45ms，相关报告被选为班级范本。

为弥补理论gaps，我主动选修了《分布式系统》（90分）、《人工智能伦理》（88分）等前沿课程，并在《编译原理》课程中完成“简易C语言编译器”开发，支持词法分析、语法分析、中间代码生成全流程，代码量达3000行，获评“优秀课程设计”。

2.学术拓展：以赛促学，将知识点转化为解题能力

我坚信“纸上得来终觉浅”，通过学科竞赛检验学习成果。累计参与8项学科竞赛，获省级以上奖项5项，其中国家级2项：

-2024年全国大学生数学建模竞赛（团队）：作为队长，带领3人团队完成“基于深度学习的城市交通流量预测”模型构建，通过LSTM-Attention融合模型，预测准确率达92.3%（较传统ARIMA模型提升15.6%），获国家二等奖；

-2023年“挑战杯”广东省大学生课外学术科技作品竞赛：负责“面向智慧农业的病虫害识别系统”算法模块，基于YOLOv7模型实现99种农作物病虫害识别，平均mAP达89.7%，获省级一等奖；

-2022年全国大学生计算机设计大赛（广东赛区）：开发“基于Flutter的校园二手书交易平台”，实现商品推荐、智能匹配、安全支付等功能，用户留存率68%，获省级二等奖。

3.交叉学习：打破学科壁垒，培养复合思维

为适应“AI+X”行业趋势，我辅修了《大数据分析》《Python金融工程》等经济管理学院课程，完成“基于机器学的股票价格预测”课题，通过随机森林模型对沪深300指数成分股进行预测，策略年化收益率达12.3%（同期沪深300指数为-2.1%），获“校级跨学科创新项目”立项。

二、科研探索：以问题为导向驱动创新实践，用项目成果验证科研潜力

“科研不是纸上谈兵，而是用技术解决真实问题”。大二进入学院“智能信息处理实验室”以来，我先后参与3项科研项目，其中国家级1项、省部级1项、校级1项，累计发表学术论文2篇（EI会议1篇、中文核心1篇），申请软件著作权2项，参与申请发明专利1项（实审中）。

1.国家级大创项目：从0到1构建医疗影像分析系统

2023年作为核心成员参与国家级大学生创新创业训练计划项目“基于多模态融合的阿尔茨海默病早期筛查系统”（项目编号：202310558008），负责医学影像特征提取模块开发。面对医疗数据标注成本高、小样本学习效果差的问题，创新性提出“跨模态对比学习+知识蒸馏”融合策略：

-通过自监督学习在10万份无标注脑部CT图像中预训练特征提取器，标注数据需求量减少60%；

-将3DResNet-50模型知识蒸馏至轻量级MobileNetV3，模型参数量从56M降至8.2M，推理速度提升3.2倍，在ADNI数据集上的AUC达0.912（较传统方法提升4.7%）。

相关成果以《基于跨模态对比学习的阿尔茨海默病早期筛查方法》为题，发表于2025年EI会议《InternationalConferenceonPatternRecognition》（ICPR2025），本人为第二作者。

2.省级课题：用技术赋能乡村振兴，落地智慧农业应用

2024年参与广东省科技计划项目“面向粤西地区的