人工智能

此项目提出了一种具备自动分类功能的视觉传感器，可通过注册图像方式进行自动类型识别。该视觉传感器主要包括图像采集模块，图像处理模块，分类功能模块，人机交互软件等。本人在此项目中主要负责开发图像处理模块和分类功能模块，在开发过程中主要使用了C/C++语言进行代码编写，使用了深度学习理论。经测试，所设计的视觉传感器，自动类型识别效果良好，分类正确率达99%以上。

从基本的数据获取，数据采集抓取，数据加工计算，数据合规校验，数据容错处理，数据迭代遗弃，数据汇总统计，数据导出报表

降麦克风的语言翻译成其他国家的语音（支持200多个国家的语音，详细情况可以参考https://help.aliyun.com/document_detail/215387.html）。可通过OBS，tiktok完成实时直播，需要配置阿里语音接口，遇到问题或者其他需求可以联系V x372282810

做实验、总结要点、论文编写以及修改。 ·Prediction of Acute Hypotensive Episodes Using EMD, Statistical Methods and Multi GP. 期刊：Soft Computing. ·An Approach for Prediction of Acute Hypotensive Episodesvia Hilbert-Huang Method and Genetic Programming. 期刊：International Journal of Distributed Sensor Networks. ·Recognizing the Human Attention State Using Cardiac Pulse from the Noncontact and Automatic-based Measurements. 期刊：Soft Computing .

数仓建设与运维。处理数据量达到100T。关键技术： ETL、JAVA、Hive、Hbase、NEO4J、数仓建设、SQL、数据仓库、Mysql、Oracle、Python、数据挖掘中的分类、聚合算法

主要是毕业项目，用作SAR信号的将噪处理。 使用的网络结构是深度展开网络，对DRPCA算法进行展开，将其构建成为一个带卷积的深度神经网络，使用语言是PYTHON，使用框架是Pytorch。 所有部分均有我自己完成。

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。通俗点来讲，就是去掉或者修复掉影响后续模型训练的“脏样本”。 去掉难的样本。以ADAS场景为例，实际上在视频图像中，存在非常多的小目标和遮挡目标，这个时候，我们需要明确定义，当前模型能够处理的边界在哪里，检出目标的尺寸多大？遮挡程度什么样子？ 利用训练好的模型，做样本分析。利用训练好的模型，在测试集上进行测试，分析测试结果。在哪一类样本上存在明显问题。产生这个问题的原因是模型还是数据？如果是数据，需要重新明确标注规范。并采用适当的方法进行修正处理。

利用 OpenCV 来实现对视频中动态物体的追踪。 为了描述图像中的点，opencv中提供了点的模板类，分为2维点模板类Point_和3维点模板类Point3_。Point_通过2维图像平面中的x和y坐标确定点的位置，Point3_通过3维立体图像中的x、y、z坐标确定点的位置。

采用mask R-CNN对变压器、绝缘子等电力设备的可见光通道进行实例分割，并做温度校准，识别电力设备故障，自动返回故障报告。 我主要负责对红外相机内置SKD获取可见光图像和温度双通道设备区域温度，模型开发及部署。

采用目标检测、关键点检测等技术方案识别商场用户和智能用户画像，并基于此进行意图识别和商场广告推荐。 我完全负责包括数据获取、数据标注、模型训练、推荐策略设计、模型加速、模型落地、链路搭建部署等工作。

爬取航空网站数据，并进行简单的数据清洗，分析和可视化操作，最后保存到本地。 爬取航空网站数据，并进行简单的数据清洗，分析和可视化操作，最后保存到本地。

将FP32的模型量化成FP8、int8的模型；利用deepspeed进行模型的训练、部署加速等；完成onnx模型导出等；完成半监督等性能提升方法的实现；

基于stable diffusion、control net、lora、T5等模型的生成模型微调和训练，支持多种生成训练pipeline；做过部署优化相关的模块。

多任务分割检测模型的训练，量化，包含道路车道线、车道实力分割，行人、车辆、自行车检测等；多场景的任务检测扩展

宇包团队，项目可整包，从产品到设计，到开发，到上线，到维护，全程一对一服务。 可接html5，小程序，网站，sass平台等项目

项目主要是爱立信的EDA平台，负责给下游生产线分发任务指令，实现具体的运营商业务，我主要负责运维这部分。

1、负责产品移动端的UI设计，参与从创意到执行产品周期的所有阶段；2、配合开发部门对各项目的方案进行UI美化和产品交互体验，能独立完成软件产品界面风格设定交互，控制设计输把控产品用户体验出质量，组织设计规范的建立与维护。与产品、技术、运营团队紧密配合，结合用户体验优化完善设计，制定可行的产品品质提升

数据集展示 1.树形数据展示 增删改查 2.网页文件夹 系统 3.数据集在线修改 4.拖拽树行 执行流程 5.真的不知道写啥了。为啥要写50个字。 前端不就是curd 掉接口渲染数据吗？ 总不能搞什么xxs攻击防范吧。

一. 项目功能模块： 1. 文本分析 （一）投诉内容中文分词 中文分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。 分词是文本分析的基础，如在分相似工单的时候，就需要用到投诉内容相似度分析的算法，而文本相似度算法首先就需要分词的支持，将用户投诉文本分词后形成词袋模型，再通过类似TFIDF文本相似度算法来分析哪些热线投诉是相似工单，这样就可以辅助业务人员在处置工单的时候可以参考以往相似工单，有针对性的下发派遣。 （二）投诉内容关键词提取 如何准确、高效地对热线投诉的内容进行检索，是目前的研究热点。对于文本的分析，一般会先从关键词入手，热线投诉的关键词不但可以概括文章的主题，还能反映整篇文章所表达的主要内容与情感倾向。因此，高效、准确地获取关键词，对于文本分类、自动摘要和文本检索至关重要。 （三）投诉内容实体识别 实体识别是指将预先定义好的实体类型（人名，机构，地名等）识别出来，如识别文本中的人名、手机号、车牌号、身份证、地名、机构名、时间、其他专有名字。 实体识别主要用于热线工单的填报辅助分析，通过识别分析投诉工单，自动将工单中的投诉事件，投诉人名称，投诉地点，投诉关键信息摘录出来，帮助业务人员填报相关信息。 （四）投诉内容自动摘要 投诉内容摘要是指用户投诉信息的主题范围及内容梗概的简明摘要，相当于简介。在有限的字数内向管理者提供尽可能多的定性或定量的信息，充分反映该研究的创新之处。本次项目中文章自动摘要主要针对于字数较多、阅读时间比较长的投诉信息，根据投诉的字数提取出符合文章主题的摘要信息。 2. 地址辅助解析 在投诉工单的派单中会涉及到地址解析和地址定位问题，比如案件描述中有“秀文路靠近七莘路向东200米的商店”，需要能解析出“秀文路536号莘庄华玲商店”这个地址。然而，这里的店面有很多家店面都是一个门牌号码，但是商店只有一家为“秀文路536号莘庄华玲商店”，所以，这家商店需排在智能推荐的第一的，方便管理者准确及时定位。将各类历史地址描述文本进行词性标注和实体标注后进行模型训练，定期获取新的训练集数据对模型进行优化。 将训练后的模型应用到实际的语义分析中，进行分词和地名实体的提取，对有问题的结果进行记录后定期反馈模型重新训练。 主要用于接入智能派单系统，用户也可以通过NLP模块的文本解析查询。 3. 评价指标体系管理 针对绩效考核报告与数据分析报告，提供标准化的指标管理功能，根据不同的业务分类，可以搭建用于不同考核内容，不同分析内容的指标分类。包含上报数，受理数，核实数，派遣数，应处置数，处置数，按期处置数，超期处置数，超期未处置数，应核查数，核查数，结案数，应结案数，按期结案数，超期结案数，缓办数，督办数，返工数，挂账数等。在不同的分类下围绕考核与分析的数据与统计模型，建立原子指标、派生指标和复合指标。 支持指标体系导出EXCEL，支持用户对指标进行增删改查操作，支持指标上下线操作。 4. 预警管理 自动指标预警是指对现象城市运行过程进行监测，并据此对可能出现的总体失衡、结构性矛盾、突发异常情况作出预报的指标，不限于一人多诉、集中投诉、反弹回潮、强反强延、结案存疑、不合理退单等自动预警推送。 预警指标配置 根据业务场景需求，配置预警模型进行提醒。根据配置的预警阈值，支持对接不同类型的业务数据库， 预警任务管理 配置预警的任务计算触发时间，允许查看历史预警结果。 二. 技术栈 项目基于Nacos使用了微服务的架构模式，使用了Spring、Spring MVC、SpringBoot、SpringCloud Alibaba、MyBatis、Oracle、Mysql、Redis、ElasticSearch

项目描述：为合作伙伴提供 FOTA（云升级）、 ADM（云管理）两大解决方案，通过云端为 具有连网功 能的设备提供固件升级服务，用户使用网络以按需、易扩展的方式获取智能终端 系统升级包，并通过 FOTA 进行云端升级，完成系统修复和优化。 个人职责： 负责零件管理模块的开发。 维护管理平台的一些主要的 BUG 解决以及消息队列的代码的处理 Fota包以及整包差分包的开发，与Fota包算法工程师联调数据 负责爱驰车场线程Fota包升级 SpringBoot+SpringCloud+Redis+MySql+Maven+Ajax+BootStrap+JSP+Jquery