课程项目，面向模拟运营商告警日志做故障类型分类。我负责数据清洗与建模，用Python、jieba与PyTorch实现TextCNN与BERT微调对比，组织3人分工与周会。在自建测试集（1500条、按7:3划分）上，BERT微调F1达0.91，较TF-IDF基线提升约9个百分点，并输出可复现实验脚本与错误分析，为网络智能运维场景提供文本分类实践基础。

个人项目，用Python与SimPy搭建小型算力任务调度仿真，模拟边缘节点任务排队与分配，对比轮询、最短队列与优先级策略。在自设负载（每分钟80个任务、4节点）下，最短队列策略平均等待时间较轮询降低约23%，并整理实验报告说明假设与局限，为理解算力网络调度与资源分配提供实践基础。