鄒 明睿

応用数学と情報科学の集大成として、車載ネットワーク（V2V/V2I）におけるタスク処理の遅延とリソース割り当ての最適化を研究しました 。 具体的には、「シュタッケルベルグ・ゲーム理論」による資源価格モデルと、「深層強化学習（DQN）」を統合したハイブリッド戦略を設計しました 。理論構築にとどまらず、Python、SUMO（交通シミュレータ）、Docker/Minikubeを用いてサーバーレス環境のシミュレーションを自ら実装し 、複雑な動的環境下でのタスク成功率を82.6%まで向上させることに成功しました 。 ここでの学び：複雑な数理モデルを単なる理論で終わらせず、ニューラルネットワークやコンテナ技術を用いた実際のプログラムに落とし込み、システムの最適解を導き出す「エンジニアリング実装力」を培いました 。

大学時代は、写真協会の副会長および学生会広報部として活動しました。 広報部では、スポーツ大会や卒業パーティーなど1000人規模の大型イベントのPRを20回以上担当 。写真や動画の撮影・制作を行い、執筆した広報記事は5000回以上の閲覧数を記録し、イベントの認知度向上に貢献しました 。 また、写真協会副会長としては「広州国際アートフェア」への出展を主導 。外部スポンサーとの交渉を行い、30点以上の作品を展示して数千人の来場者を動員しました 。 💡 ここでの学び：自分の興味（CGやレンダリング）の原点でもある「視覚的な表現力」に加え、データ（閲覧数や集客数）を意識したマーケティング視点と、外部関係者を巻き込む「交渉力・統率力」を培いました