01、學(xué)術(shù)成就

已斬獲的 Offer：

·香港大學(xué) University of Hong Kong (QS 17)

·香港城市大學(xué)(全額獎學(xué)金) City University of Hong Kong (Full Scholarship)(QS 62)

·墨爾本大學(xué) University of Melbourne (QS13)

·悉尼大學(xué) University of Sydney (QS18)

·澳洲國立大學(xué) Australian National University (QS18)

·多倫多大學(xué) University of Toronto (QS25)

·不列顛哥倫比亞大學(xué) University of British Columbia (QS38)

·華威大學(xué) University of Warwick (QS69)

·伯明翰大學(xué) University of Birmingham(QS80)

·滑鐵盧大學(xué)(獎學(xué)金5千加元)University of Waterloo with Scholarship of CAD$ 5,000(QS115)

02、學(xué)術(shù)賽事獎項

·SMC(Senior mathematics competition) Silver Award(2024)英國高級數(shù)學(xué)競賽 銀獎

·AMC(Australian Mathematics Competition)National Third Award(2022)澳大利亞數(shù)學(xué)競賽 三等獎

·HiMCM S(2023)高中數(shù)學(xué)建模比賽 S獎

·ASDAN Business simulation Silver Award(2023)阿斯丹模擬商賽銀獎

03、非學(xué)術(shù)類賽事獎項

·CISA U19 Boys Badminton Doubles First place(2023)

·CISA 男子羽毛球雙打第一名

·CISA U19 Boys Badminton Singles Second place(2023)

·CISA 男子羽毛球單打第一名

興趣起源：

我自小便對數(shù)學(xué)情有獨鐘，尤其是解題時像偵探一樣通過線索推理出正確答案讓我很有成就感。但也曾一度困惑于數(shù)學(xué)的現(xiàn)實意義，直到參加了 HiMCM 數(shù)學(xué)建模競賽。我們用梯度下降構(gòu)建了一個評估電動公交替代效益的模型，我第一次親身感受到數(shù)學(xué)與現(xiàn)實世界的緊密聯(lián)系。此后我深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)人工智能背后的本質(zhì)其實就是數(shù)學(xué)，這讓我重新燃起了對數(shù)學(xué)的熱情，并將其與計算機科學(xué)結(jié)合，堅定了我走 AI 這條路的信念。

克服困難：

困難主要在于有些項目的技術(shù)難度較高，像我們最初想復(fù)現(xiàn) AlphaFold 模型，但發(fā)現(xiàn)對高中生來說過于復(fù)雜。于是我們調(diào)整目標，轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)一個預(yù)測烴類結(jié)構(gòu)的簡化模型，并在實操項目的過程中學(xué)習(xí)Alphafold所使用的方法--Transformer模型和自注意力機制。這些經(jīng)歷讓我明白，堅持與適時調(diào)整同樣重要，也讓我更有信心應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。

家庭支持:

父母給予我充分的自由與支持，他們鼓勵我探索真正感興趣的領(lǐng)域。雖然他們并不完全理解人工智能的細節(jié)，但他們理解我對數(shù)學(xué)和技術(shù)的熱愛，并支持我在這條道路上不斷深入。

學(xué)校助力:

學(xué)校開設(shè)的IB課程非常具有挑戰(zhàn)性，老師們常采用引導(dǎo)式教學(xué)，他們不會把需要掌握的內(nèi)容全部以課堂的形式進行教學(xué)，而是讓學(xué)生用自己的方式進行探究。這得以讓我的自主學(xué)習(xí)能力得到鍛煉，并加深對知識的印象。學(xué)校的CAS社團對我也非常有幫助，我創(chuàng)立一個數(shù)學(xué)建模與機器學(xué)習(xí)社團，我們學(xué)習(xí)了如何開發(fā)基于OpenCV 的圖像識別系統(tǒng)。這些實踐活動不僅加深了我對 AI 的理解，也鍛煉了我的項目管理和教學(xué)能力，為我之后的學(xué)習(xí)打下了良好基礎(chǔ)。

讓我印象最深刻的實踐經(jīng)歷是參加 HiMCM 國際高中數(shù)學(xué)建模競賽。那次比賽我們?yōu)榱送瓿烧撐某３０疽沟搅璩浚^程非常辛苦，也伴隨著很多挫折與迷茫。最終我們只獲得了最低等級的獎項，遠沒有達到我一開始“為了升學(xué)而參賽”的目標。但意外的是，在準備過程中接觸到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓我產(chǎn)生了濃厚興趣。比賽結(jié)束后，我開始主動深入學(xué)習(xí)這項技術(shù)，甚至利用寒暑假自學(xué)相關(guān)知識，不再是為了簡歷，而是出于對這個領(lǐng)域的好奇。雖然比賽結(jié)果并不理想，但正是這次經(jīng)歷激發(fā)了我探索人工智能與計算機科學(xué)的熱情，也讓我明白，真正持久的動力來源于內(nèi)在的求知欲，而非外在的榮譽。

我其實有很長一段時間都不確定自己真正想學(xué)什么專業(yè)。所以對于像我一樣還沒找到明確興趣方向的同學(xué)，我想說：不要害怕去嘗試。對任何讓你感到好奇或感興趣的領(lǐng)域，都可以大膽探索，不必一開始就期待明確的成果。哪怕最后沒有結(jié)果，這段過程也能幫你更了解自己，逐漸找到真正想做的事情。探索本身，就是了解自我最重要的一步。

計算機科學(xué)不僅是關(guān)于機器，更是關(guān)于人類如何思考。在Danny眼中，每一行代碼都是思想的延伸，每一個算法都是對世界的重新解讀。從深夜調(diào)試程序的執(zhí)著，到鉆研論文時的豁然開朗，他的熱愛從未止步于興趣，而是化作一次次實踐與突破。  從數(shù)學(xué)公式到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從紙筆推演到代碼迭代，他的熱愛從未停留在表面，而是深深刻進每一次思考與嘗試中。 這個世界最迷人的問題，往往藏在“不可能”與“被解決”的狹縫之間。而真正的探索者，永遠在算法的精確與思維的靈動間尋找平衡。

在這個被數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，愿Danny的故事能激勵更多的同學(xué)——因為最酷的創(chuàng)新，往往始于一行簡單的“Hello, World!”也希望借由他的這條探索之路，能點燃更多年輕心靈對數(shù)學(xué)與智能科學(xué)的熱情——因為未來的答案，正藏在今天的方程式里。 AI再強大，最初的那行代碼，依然來自人類對未知的好奇。