负责联邦学习在数据隐私保护方面的学习，同时也实现AI项目集成、自动化部署、自动化的数据采集、视频的编解码、图像处理、项目管理和规划等，并研究计算机视觉在深度学习领域的进展。

负责人工智能开发，架构设计，团队建设，提出及实现各种解决方案和系统建模，主要涉及图像处理，目标检测，目标识别，自然语言处理，特征提取等。

从事基于Qt（C/C++）嵌入式触摸屏应用程序开发，适用于智能秤，零售，POS系统。负责软件开发周期的每个阶段，包括设计创建GUI，业务逻辑分析及实现（编码，调试，测试，维护），ARM Linux 脚本开发及系统创建，跨系统库的开发及移植，数据库设计，解决客户需求等。同时也负责目标检测，图像分类及深度学习的研究及相关AI技术的集成及实现。

实时神经网络的应用以及随机神经元收敛性研究。

主要研究领域包括前馈神经网络的数学理论证明和应用，最终发表了随机神经元全局逼近的理论性文章（引用率已经超过2000次）。该文章也是在学术界中第一篇证明了随机神经元在前馈神经网络的万能逼近性，给超限学习机（ELM）奠定了扎实的理论基础。随后又提出了一系列优化学习方法, 凸优化等(引用率也都快接近1000），并对随机神经元的收敛速度也给出了明确的数学证明。

控制理论及神经网络的研究

应用数学