人工智能

系统架构： SpringBoot+Flink+Hadoop+Zookeeper+Azkaban+Minio+FTP+Hive+... 责任描述 : 1. 参与技术选型与评审； 2. 负责Flink 1.12的升级； 3. 负责数据生成组件开发； 4. 负责中台数据源安全认证（Kerberos）； 5. 负责Hive增量抽取以及流式装载； 6. 负责数据集成新增清洗组件调研与开发； 7. 负责新增数据源开发并同步其他模块 ； 8. 负责多种数据源快速建表设计与开发

1.有界面用户和管理员登录模块 2.为用户提供便捷的随机选择功能 3.包括可查询座位图已选座位和未选座位的功能

下发指令到dut，dut将ADC采集到的数据传输到上位机进行数据操作 实现方式：数据传输通过串口的方式进行，dut通过采集到数据经过计算，通过串口进行输出。将串口收到的数据保存到Excel表格，数据分为10ms，100ms，500ms三组并且每组1000次，在表格中将收集好的数据绘制成折线图。通过查询datasheet找到芯片允许的误差，找到不合格数据，通过测量HW的电压，查看是谁的原因

标注系统：分为自然语言处理，关系质控，标准化审核，权限系统等模块；我主要负责整个产品的开发迭代和维护；该产品涉及到医学人员对采集到的文本进行标注，审核，然后处理好的数据可以下载导出，供算法人员训练模型；同时算法由此生成的模型也可以用于文本的预标注。主要服务于公司的医学人员进行标注，审核，数据的标准化；延伸出来的有实体，关系，指标，事件的配置，以及对应的对于大客户的演示平台。

项目搭建了仿真环境，完成了slam导航建图、避障，让小车在虚拟环境下实现基本的仿真功能。以上均由本人独立完成。

BI系统： 该系统分为数据源管理、数据集管理、数据视图管理、可视化展板等模块； 我主要负责整个产品的设计架构与产品开发；主要功能为数据源的配置，数据集管理主要为宽表的配置，涉及到字段的拖拽，表于表之间的联动，sql逻辑处理，以及sql的组合；数据视图主要是通过选择对应的数据集来配置对应的数据视图，主要涉及表格，文档，组合，折线，散点，漏斗，桑基图等的配置，可视化展板展示选择对应的数据视图等

业务场景： 通过关键词定时自动采集全网文章，采集时无需设定提取规则，采集器全自动识别并提取文章内容。文章采集完后进行AI伪原创（使用自研NLP）并使用接口或连接数据库的方式自动发布到各个站点。 采集的平台包括：百度、谷歌、必应、360、搜狗、今日头条。 适用于： 1、站群系统文章发布 2、舆情分析 3、SEO优化

首先，采用基于区域划分的SIFT特征提取方法，获得多个子区域的具有重叠部分航拍图像，并提取每个子区域的SIFT特征。然后使用FLANN算法进行特征匹配，进一步筛选出准确匹配的特征点对，实现航拍图像的融合。最后在采集的航拍图像数据集上进行实验验证，证明了本方法的有效性和优越性。实验结果表明，本方法在航拍图像拼接中具有很高的自适应性和鲁棒性，在不同场景下具有很好的实用性和应用前景。为基于SIFT算法的航拍图像融合提供了一种新的研究思路和实现方式。

1.此项目为毕业设计项目，包含了注册与打卡两部分功能，经过测试，可以实际在办公场景中使用 2.此项目设计与实现均由本人独自完成

手机求职者过往工作经历，工作成就，业绩，工作态度等，通过AI算法评估每个求职者的分值（类似芝麻信用分），系统给出相应简历的金额，供招聘企业参考，实现精准招聘。商业模式是企业付费看简历，求职者及招聘平台28分。

实验部分使用Tensorflow构件一个CNN卷积神经网络，来实现对车辆特征进行识别的目的,并进行多次测试验证所使用算法的高效性。主要工作主要对图像数据集进行预处理，以便于卷积神经网络可以更好的学习到有意义的特征。然后设计一个卷积神经网络结构，包含多个卷积层，池化层和全连接层，以及激活函数和正则化等组件，以便于实现车辆特征的提取和识别。然后使用准备好的数据集，采用梯度下降优化算法来训练卷积神经网络模型，不断调整模型参数，使得模型能够取得最好的提取效果。然后通过训练好的模型进行测试，收集算法在数据集上的表现，验证卷积神经网络在车辆识别任务中的有效性。

基于ROS系统开发的一款辅助养老、陪伴机器人，可以根据规划路线行走；本地语音应答以及云语音服务。该项目以成功应用于社区服务中心

1 一键化的生物信息学分析流程，从数据的处理，数据的分析质控，展示，功能分析，到出具报告等 2 模块化搭建，根据不同的功能分位不同的模块，数据处理，标准化，质控等部分为一模块，数据展示的模块，功能分析的模块 3 兼容性强，

责任描述 : 1. 参与技术选型与评审； 2. 负责数据分级分类管理的设计以及数据共享； 3. 负责数据概览（数据分布）的设计与开发； 4. 支持Minio作为新数据源，同时选择作为内置的OSS服务； 5. 数据共享支持结构化数据、非结构化数据、数仓以及数据权限 。 6. 负责数仓即时查询开发、支持分区存储与管理功能； 7. 负责数仓资产统计设计与开发； 8. 负责数据备份与还原模块开发； 9. 负责数据库设计文档编写 系统架构：SpringBoot+Flink+Hadoop+Zookeeper+Azkaban+Minio+FTP+Hive

功能模块： 1.白名单管理 基于当下物联网技术和现有物联网SAAS平台, 对通行人员通过身份证识读器或者二维码阅读器，再通过与国家电子身份证（网证CTID平台）、国康码、省码、行程卡等系统对接的人脸识别一体机进行核验，红码报警，黄码人工登记，绿码显示可以通过门禁系统授权，在1秒内即可完成是否通行的核验。 通过刷健康码, 也可以查询健康码状态, 筛选红黄码人员, 作为重点关注, 人工处理; 如果是绿码则可以直接通行; 通过物联网平台对接政务云白名单系统，将数据导入物联网平台统一管理，从物联网平台下发园区工作人员的人脸信息, 前端设备通过离线核验人脸信息, 在线核验权限信息等方式来区分用户是否在白名单人员内从而给予通行权限。实现区域内的所有人员健康状态行程卡的核验,特别提高区域内外来人员的防控能力。 2.人脸识别功能 平台与设备互联互动，通过联网器入网与管理服务器或本地配置设备端软件进行数据双向互传。平台对白名单人员进行添加、更新、删除，人员同步头像下发设备，实现人脸识别功能。 3.人脸测温功能 设备端通过红外感应设备对人体额温进行测试，如果大于限制值，设备进行预警播报，禁止当事人

功能模块： 1.白名单管理 基于当下物联网技术和现有物联网SAAS平台, 对通行人员通过身份证识读器或者二维码阅读器，再通过与国家电子身份证（网证CTID平台）、国康码、省码、行程卡等系统对接的人脸识别一体机进行核验，红码报警，黄码人工登记，绿码显示可以通过门禁系统授权，在1秒内即可完成是否通行的核验。 通过刷健康码, 也可以查询健康码状态, 筛选红黄码人员, 作为重点关注, 人工处理; 如果是绿码则可以直接通行; 通过物联网平台对接政务云白名单系统，将数据导入物联网平台统一管理，从物联网平台下发园区工作人员的人脸信息, 前端设备通过离线核验人脸信息, 在线核验权限信息等方式来区分用户是否在白名单人员内从而给予通行权限。实现区域内的所有人员健康状态行程卡的核验,特别提高区域内外来人员的防控能力。 2.人脸识别功能 平台与设备互联互动，通过联网器入网与管理服务器或本地配置设备端软件进行数据双向互传。平台对白名单人员进行添加、更新、删除，人员同步头像下发设备，实现人脸识别功能。 3.人脸测温功能 设备端通过红外感应设备对人体额温进行测试，如果大于限制值，设备进行预警播报，禁止当事人

爬电影网站下载到本地，使用python+爬虫技术，爬流媒体的内容，对内容进行指定方式进行解密后把流媒体下载在本地

明智分析：主要分为iDaaS统一登录、统一权限、应用管理、租户管理等相关应用的开发；将EIP各种应用模块、数据资源集成整合到一个统一平台之上，并以统一的界面提供给用户，使企业可以快速地建立企业、客户、员工之间的信息通道，实现业务的联动； 我主要负责明智工作需求拆分、项目进度、风险及质量把控以及产品开发并抽离公用组件到业务组件库，方便后续组件复用

1.系统分呼叫管理、订单管理、AI等模块 2.主要负责话单及AI模块 3.系统采用 vue+element 实现前端，spring boot 实现后端，mq中间件，mysql 数据库，redis等

各种算法，编译原理状态转换器，二叉树，对图片的处理，自动白平衡算法，粒子群算法，bp神经网络，遗传算法，牛顿迭代，数据可视化，机器学习数据挖掘等等