人工智能

项目模块：任务回溯、离线地图、监控模块、数据分析、报表模块、消息模块、预警模块、项目模块 负责模块：任务回溯、离线地图、监控模块、数据分析、消息模块、预警模块、项目模块（出版未参与，新需求参与开发）

项目包含设备挂载、通讯测试、方案选择、项目测试、数据查询、报告生成。项目主要应用于电力设备的检测，检测方法依据企标和JJG发布的规范设计，利用市面上的设备输出，同时读取被测设备的数据，比对设备是否符合标准。完成工作量80%。

主要工作内容包括: 1. 数据平台，算法服务平台业务开发； 2. 自动驾驶监控与运营平台技术架构，核心业务（一级监控，二级监控业务）开发; 3. 相关开发规范制定（Git规范，数据库规范，开发流程规范等）， 4. 自动驾驶技术研究（ROS机器人操作系统/百度Apollo） 5. 跨部门沟通协作，负责项目进度管理，团队管理工作

主要在大厂做一些目标检测、语义分割、OCR、图像检索等CV任务以及多模态和LLM相关的结构化、理解类任务。 曾参加过一些竞赛，获奖如下： Grand Challenge WSSS4LUAD竞赛第一； 之江杯零样本目标物体识别竞赛第一； 公众号运营：https://mp.weixin.qq.com/s/mwstJ8FsR2KYbCBFQoF89A等

1.做定向越野比赛的路线设计，根据给定点可以设计5到10条难度公平，客流量大的最佳路线组合。 2.负责遗传算法的建立和优化，提出了多粒度层次筛选的改进算法。

1.假设句向量之间的相似度可以用数值来衡量，其中1表示十分相似，0表示完全不相似。 2.本项目可以直接优化句向量在文本相似度的性能 2.例如，我喜欢你，该句向量化为x1。我和你聊得来，该句向量化为x2，现有的模型计算相似度为0.8，而人类认为的真实相似度为0.61，模型计算结果偏高，则利用本文的方法为0.72.

基于物联网、移动互联、大数据、智能软硬件结合等信息技术产品，实现个人、家庭、社区、机构与健康养老资源的有效对接和优化配置，推动健康养老服务智慧化升级，提升健康养老服务质量效率水平。 项目分为接待管理、智能看护、服务管理、老人管理、办公管理、人事管理、机构微站、老年大学、一卡通、统计分析。

1、平台整体分为客户端、商户端、平台管理端。前端展示全面支持微信公众号、微信小程序、IOS、Android、PC端前端； 支持k8s部署，灰度发布，elk日志收集，RocketMQ分布式消息中间件，redis缓存，ShardingSphere数据库分库分表； 拥有会员、订单、商品、促销、店铺、支付、结算、物流、统计、设置等完善的业务功能模块。 2、本人负责平台所有后端开发工作，熟悉所有业务流程，采用springcloud微服务架构，能根据具体需求进行定制化开发； 3、平台能根据业务量伸缩部署，满足高并发请求。

项目功能分为用户模块、商品模块、住宿模块、客房模块、公告模块；对使用者来说该项目完成了对信息的有效存储和永不丢失，也能对信息进行有效整理，极大缓解了人员的工作负担，而且能够知道所需要的具体信息，执行效率也是非常方便快捷，几乎不会出错，减少了管理成本，提高了管理效率，且推动了社会信息化智能化的发展； 该项目用到的技术主要有Java、python、HTML5、Mysql、spring等，最终达到一个对数据的管理效果如下图

这是一个使用Ai技术，自然语言处理，基于上下文理解与客户进行分布式的自然语音交互，互动更加流程，没有机械感支持随机打断 可续点交互，多触机转人工，客户电话反馈不满意转人工，AI员工回复不满意转人工，更加智能做到人机协作，告别以时间长短为点简单的转人工方式。所以完全省去人工客服的优点， 我主要负责呼出部分。

涉及的模块较多，把交通各方面数据集成到一个数据后台，如车辆监管，交通执法，路政管理，指挥调度等等，都可以统一在后台详细查看数据，

功能模块：巡检模块、设备模块、预警模块、巡检结果模块、台账模块、地图模块 负责模块：巡检模块、设备模块、预警模块、巡检结果模块、台账模块、地图模块（新需求皆有负责模块。老框架模块未负责）

小雅OS是喜马拉雅自主研发的一套集ASR、NLU、LLM、TTS等AI能力于一体的智能语音交互系统，目前主要应用于小雅带屏音箱、大雅、NANO、魔方、喜马拉雅APP语音助手等多个自研硬件和场景，并为华为、美的、OPPO等多个合作商提供语音交互能力。

当涉及到计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语言模型（LLM）和多语言语言模型（MLLM）等领域的论文时，有许多值得关注的研究，会不定时更新一些论文笔记到公众号。

KnowMore 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，它包含了以下几个功能模块： 数据处理：提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，能够适应不同场景下的数据需求。 模型调用：支持 GPT、Claude、文心一言等多模型，使用者可以根据自己的需求选择适合的模型进行调用。 高级编排：基于 Flow 的流程编排模式，让 AI 轻松实现数据库查询、IO 操作、联网通信等扩展能力。 对外接口：与 GPT 等多种大预言模型 API 一致的对外接口，助你轻松接入已有应用。 通过 KnowMore，使用者可以实现数据处理、模型调用、复杂工作流编排等功能，适用于问答、阅读等多种场景。 提供用户服务：我可以全天候为用户提供服务，解答用户的问题，帮助用户完成任务。 数据处理：我可以处理各种数据，包括手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径。 模型调用：我可以调用多种模型，如 GPT、Claude、文心一言等，以满足用户的不同需求。 高级编排：我可以基于 Flow 的流程编排模式，实现数据库查询、IO 操作、联网通信等扩展能力。

生成式语言大模型、文生图、目标识别、图像分类、语音合成、语音识别、命名实体识别、情感识别等大模型的部署和工程化

知名出行app,可在应用商店下载； 用到的技术栈包括： 车辆轨迹--Clickhouse 运营固定报表--Kylin 自助分析--Presto 数据检索--ES 用户画像--HBase 机器学习--PySpark 深度学习模型--TF/Pytorch 日志可视化--Kibana 异常告警--SMN 批量汇聚任务--Spark 湖仓--Hudi 实时计算--Flink

大厂程序员，熟悉OCR的文字检测、识别，以及卡证票据、文档相关的理解问题，包括卡证票据信息的结构化、问答等问题

药品自动化立体库项目上使用的WMS和WCS软件系统。一般来说，大多数企业的物流管控都有两套管家，一套管账务（ERP/SAP），一套管实物，而我们的WMS仓库管理系统就是帮助企业管理实物，实现企业物流的账务和实物一致，降低物流管理成本，提高管理效率。 我们的WMS仓库管理系统是一款标准化、准确、高效的仓库综合管理系统，贯穿仓储业务的供应商采购、收货、入库货位分配、实物上架、同步账务系统、在库存储、下架、同步账务系统、出库全过程物流业务，并保持账务系统对接，实现账务流、实物流、信息流三者统一。

1、获取某公司历年的股市行情数据。 2、利用线回方法对某公司历史日期成交量，成交价的分析，（线回）预测输出未来近几天的股票走势。