使用Python编程语言完成使用机器学习进行年龄和性别检测的任务。 首先需要编写用于检测人脸的代码，因为如果没有人脸检测，我们将无法进一步完成年龄和性别预测的任务。 下一步是预测图像中人的性别。在这里，我将性别网络加载到内存中，并将检测到的人脸通过网络传输，用于性别检测任务。 下一个任务是预测图像中人类的年龄。这里我将加载网络并使用前向传递来获取输出。由于网络架构与性别网络相似，我们可以充分利用所有输出来获得任务的预期年龄组来检测年龄。

开发工具;Python。Tensorflow 项目描述：此项目通过在公交车上下车门处布置车载客流统计设备，采用人体头肩识别与多目标跟踪技术，实时获取检测范围内所有乘客的运动轨迹，通过分析轨迹判断其上下车方向，实现高精度车载客流统计效果。用户可根据客流设备返回的统计数据掌握客流规律并进行客流热力分析，以进行公共汽车的智能调度和人员安排。帮助公交汽车掌握不同时段，不同站点客流信息，方便公交系统进行智能路线规划和运营监管。 责任描述： 1.对摄像头获取的视频采集所需的照片数据 2.对采集的图片信息，进行剪贴，翻转，缩放等方式进行数据增强 3.基于SSD神经网络构建目标检测模型 4.负责模型的优化，调参，排除背包，购物袋，行李箱等物件干扰 项目结果：通过对模型的优化，能满足各种复杂条件下的车载客流统计需求，客流统计准确度高达95%以上。

项目描述：通过智能问答的方式代替前期工作人员的一些简单回答，由于机器人速度快而且时刻在线，可以提升用户体验，同时达到节省时间，节省人力资源的效果。 责任描述： 工作流程： 配置文件：AIML与Neo4集成； 模型框架：利用python-aiml语言建模 模型选取：给予seq2seq模型，其中encoder和decoder均由多个GRU单元构成的网络结合模型特点中的Attention机制，能提取更复杂抽象的 特征，更好的解码输入序列，在隐层中加入dropout机制使得模型更具鲁棒性。输入层采用了词向量压缩嵌入word embedding层，使字向量更具备语义息，采用bucket机制，依长度对问答进行分组 分类器：softmax分类器 BP算法：用Adam更新梯度 模型完善： 引入检索模式，通过相似度计算方法对问句进行匹配，再对基于检索模式和生成模式回答问题进行决策，使聊天机器人更能有用的信息。