Xingyu Rui
Bis 2022, Praktikant im Bereich Fahrzeugsicherheit, BMW Group
Bis 2023, Mechatronik und Robotik, TU München
München, Deutschland
Werdegang
Berufserfahrung von Xingyu Rui
Master thesis: As-Cast Surface Roughness Recognition Based on Modern Deep Learning Approaches with Gray-Scale Images (Grade: 1.0) - Perform transfer learning with the state-of-the-art deep learning models such as EfficientNet, ViT and MaxViT using PyTorch. - Perform semantic segmentation on casting surface images using PyTorch and OpenMMLab. Utilize the segmentation algorithms such as DeepLabV3+ and improved version of Unet for the automatic detection of the pores on castings surface.
Praktikum in der Abteilung Konzepte und Funktionen passive Sicherheit • Einsatz von Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, der Unsicherheitsanalyse und der Statistik - Implementierung von neuronalen Netzen und Gaussian Progress Regression - Durchführung von Sensitivitätsanalysen - Bewertung von Qualitätskennzahlen für Kurvenähnlichkeit - Erstellung von Korrelationsplots • Einarbeitung in die Mehrkörpersimulation Madymo sowie deren Anwendung
* Simulations * Literature research * Validation of the tools * Programming and visualization * Interpretation and Documentation of results
6 Monate, März 2019 - Aug. 2019
Praktikant bei Continental, Nürnberg, Deutschland
Continental AG, Continental Engineering Services GmbH
* Programmierung und Inbetriebnahme eines Displays für E-Fahrzeuge * Materialrecherche über funktionale Sicherheit der E-Mobilität * Analyse von sicherheitsrelevanter Hardware auf Systemebene * Durchführung von CAN-Tests mit CANalyzer * Erstellung der DBC-Files zur CAN-Kommunikation
Ausbildung von Xingyu Rui
3 Jahre, Okt. 2020 - Sep. 2023
Mechatronik und Robotik
TU München
1.4 / 1.0
3 Jahre und 4 Monate, Apr. 2020 - Juli 2023
Master of Science, Maschinenwesen
Technische Universität München
1.5/1.0 (Graduation with distinction) Paper: "Headland Turn Automation Concept for Tractor-Trailer System with Deep Reinforcement Learning" (IEEE CASE 2023)
1 Jahr und 6 Monate, Sep. 2018 - Feb. 2020
Fahrzeugtechnik
TH Nürnberg
4 Jahre und 6 Monate, Sep. 2015 - Feb. 2020
Fahrzeugtechnik von CDHAW
Tongji-Universität
Maschinenbau, Fahrzeugtechnik
Sprachen
Deutsch
Fließend
Englisch
Fließend
Chinesisch
Muttersprache