深度学习
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1月前来过
AI研发
武汉全职 · 350/日 · 7612/月信用正常
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工作经历
2023-06-15 -2024-03-13小米AI研发
参与了一个图像识别项目的开发，负责设计和实现深度学习模型。通过深入研究卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等前沿技术，成功构建了一个高效的图像分类系统，该系统能够准确识别出图像中的物体，并在实时应用中取得了显著的成果。 在随后的项目中，研发了一款基于自然语言处理（NLP）的智能客服系统。该系统能够自动理解用户的语音和文字输入，提供准确的答案和个性化的服务。为了提升系统的性能，我们不断尝试新的算法和技术，如Transformer模型和注意力机制等。
教育经历
2020-09-01 - 2023-06-30中南财经政法大学计算机技术本科
技能
作品
一个基于BERT的意图（intent）和槽位（slots）联合预测模块。想法上实际与JoinBERT类似，利用 [CLS] token对应的last hidden state去预测整句话的intent，并利用句子tokens的last hidden states做序列标注，找出包含slot values的tokens。你可以自定义自己的意图和槽位标签，并提供自己的数据，通过下述流程训练自己的模型，并在JointIntentSlotDetector类中加载训练好的模型直接进行意图和槽值预测。
02024-06-01 01:09
针对NLP模型无法识别长文本意图，无法进行多轮次交互意图识别等，进行意图识别增强，并赋能场景，以提升导航意图识别的准确率。客服大模型主要是针对语音导航未识别的对话实时二次识别，进行语义理解能力增强。
02024-06-01 01:05
1、YOLOv5m+deepsort视觉跟踪算法。结合YOLOv5m的目标检测和deepsort的特征跟踪，该算法在复杂环境下确保了目标的准确与稳定跟踪。在计算机视觉中，这种跟踪技术在安全监控、无人驾驶等领域有着广泛应用。 2、调用实时摄像头拍摄数据，检测道路人员及车辆数量，判断道路拥堵情况。 3、在画面中自定义边界线，统计进出数量。
02024-06-01 00:58
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