Hi There 👋, Jiahao Zhao Here!

My Contribution: 独立构建了基于MATLAB的高光谱数据处理流水线。将论文提出的双层协同表示机制（Two-layer CRD）从数学推导转化为矩阵运算代码，实现了对高维光谱数据的快速重构。搭建了全面的评估框架，复现并对比了6种经典算法（RX, LRX, CRD, WSCF, RPCA-RX, KIFD） 。在 Beach_Plane 和 Road_Vehicle 数据集上验证了算法优越性，将AUC提升至 0.9994。设计并绘制了高光谱数据的3D残差网格图和伪彩色图，直观展示了算法在复杂背景下的噪声抑制能力。

My Contribution: 项目负责人，核心开发者。独立构思并实现了一种去中心化的LLM API鉴权协议。针对传统“服务器中继”方案的高延迟痛点，提出了一种基于参数化JWT的创新架构。设计了自定义的 Token 载荷结构，不仅包含标准的身份验证，还通过嵌入信息实现了细粒度的调用约束。独立搭建了包含 LLM 提供商、后端与边缘设备的全链路仿真环境。实验数据显示，该方案在保持边缘端零延迟的同时，将后端服务器的入站/出站流量消耗降低了 99% (从 Server Relay 的 ~715KB 降至 Dynaseal 的 ~10KB) 。

My Contribution: 负责设计并实现了系统中的Comprehension Engine与Target Scanner的核心逻辑 。创新性地利用类型注解构建了结构化输出控制机制，强制大模型遵循预定义的 Schema。该机制成功将非结构化的内核代码分析转化为可被系统解析执行的故障注入策略 ，有效解决了大模型在自动化测试场景下的格式幻觉与解析难题。