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1天前在线
项目经理
青岛全职 · 1000/日 · 21750/月信用一般
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个人介绍
隶属团队包含知名985高校，含本科、硕士、博士等数十位成员，团队成员具有非常成熟的项目开发和研发经验，熟悉Java、Python语言、开发过房产、金融、司法等多个系统平台。项目成员含自然语言处理、视觉处理博士，熟悉深度学习、机器学习、大模型技术。
团队在人工智能、机器学习、自然语言处理、信息检索、数据挖掘等国际顶级会议/期刊，如ACL、SIGIR、ICLR、ICML、TKDE、TOIS等，已发表上百篇学术论文。
团队具有和大厂如腾讯、阿里、百度、京东等的项目合作经验，共同研发前言技术，开展了一系列的合作研究工作并进行落地应用。
本人负责为团队对接需求，欢迎有需求且真诚可靠的用户联系，非诚勿扰！
团队在人工智能、机器学习、自然语言处理、信息检索、数据挖掘等国际顶级会议/期刊，如ACL、SIGIR、ICLR、ICML、TKDE、TOIS等，已发表上百篇学术论文。
团队具有和大厂如腾讯、阿里、百度、京东等的项目合作经验，共同研发前言技术，开展了一系列的合作研究工作并进行落地应用。
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工作经历
2018-10-31 -至今985高校项目经理
承接各类技术开发或研发任务，负责团队技术对接工作，协调团队成员任务，跟进项目进展。
教育经历
2013-09-30 - 2018-06-30山东大学人工智能博士
技能
作品
基于大模型实现英语，德语，法语，中文，日语相互同声传译。 输入一个音频，输出一个对应文字的文件，音频按流式输入给模型。 通过大量数据训练模型，使其能够识别语言模式和结构。深度学习则进一步利用神经网络模拟人脑处理信息的方式，提高翻译的准确性和流畅性。 神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）是当前最先进的翻译技术。与传统统计机器翻译（SMT）相比，NMT使用深层神经网络，能够更好地捕捉语言的复杂性和上下文信息。NMT模型通常包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分：编码器将源语言文本转换为向量表示，解码器则将这些向量转换为目标语言文本。
02025-01-07 23:54
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