技能大赛赛后个人总结

2025年7月25日-28日，我作为XX大学代表队成员参加了全国人工智能技能大赛（智能算法应用赛道）。在为期4天的赛程中，完成了「多模态数据分析」「实时决策系统优化」等6个模块的竞技，最终获得团队银奖（总排名第4/32）。核心突破在于复赛阶段设计的动态权重调整算法，使图像识别准确率提升至92.7%（基准线85%）。

二、核心收获与能力提升

1. 技术沉淀

2. 软技能突破

三、问题反思与改进方向

1. 暴露短板

2. 优化路径

四、未来应用规划

拟将赛事中验证的动态联邦学习框架应用于导师的智慧城市项目（2025Q4启动），同时组建跨学科小组备战2026年国际IEEE极限编程大赛。

附录：关键代码片段

```python

动态权重调节核心逻辑

def adaptive_weight(loss1, loss2, T=0.5):

w1 = torch.exp(-loss1/T)

return w1/(w1+torch.exp(-loss2/T))

```