人工智能

功能有平台推送报警、分配专家、指派工程师、维修出库、派工单推送、维修管理、备件库管理、服务商管理、专家库管理、客户管理、仓库管理 、保险信息管理、线下报案、工具库管理、故障技能关系管理、结算、派单信息等 所有功能都是我一个人实现的，技术栈有Springboot+MybatisPlus+Redis+RocketMQ+Vue全家桶实现的

基于C++及Opencv4.1.0平台开发，模块划分如下： 第一部分【50%】预处理； 第二部分【50%】检测与绘制轨迹。 最终实现基于视觉的移动物体检测与跟踪。

本项目将基于三维激光雷达点云数据，设计并实现一套软件系统，实现从点云数据采集，点云数据处理，最终实现建筑物的三维重建任务。 软件整体设计采用Windows系统下的QT开发软件，开发语言为C++，为了便于实现点云数据的相关处理算法，本项目利用了点云库（Point Cloud Library）作支撑。

“微信小程序商城是一种新型的电子商务平台，旨在为消费者提供更快捷的购物体验。微信小程序商城集成了一系列的电商功能：注册、登录、浏览商品、购买、评价商品等，在极短的时间内实现购物任务。此外，微信小程序还具有聊天功能，能够为消费者实时解答问题，提升消费者的整体购物体验。同时，微信小程序商城集成了支付宝、微信支付和银联支付等一系列支付方式，能够满足不同消费者的支付需求

信贷风控服务 风控服务开发 技术内容:Python3、MySQL、MongoDB、Kafka、Redis、Rocketmq、Urule、ClickHouse、Airflow、Prometheus、 Kibana 给各个国家下的各个业务提供风控审核服务以及给大数据提供审核原始数据，同时给风控策略和风控模型提供工具以及技术 支持等 1、风控服务开发、维护、优化迭代等; 2、满足业务线需求功能开发，以及大数据数据需求开发; 3、风控策略引擎以及模型引擎等开发、维护、优化迭代等; 数据实时系统实现 后端工程师 使用技术:Quarkus、MySQL、Kafka、Debezuim、Elasticsearch7、PostgreSQL、Consul 项目背景描述:数据实时系统实现 背景:从将项目从 flink 上剥离出来，自己实现一个简单表同步以及复杂逻辑同步的开 源项目。 1、参与设计以及实现数据实时系统开发与维护; 2、参与线上以线下项目部署; 3、任务剥离以及确定测试点; 4、neuron 监控涉及以及参与开发、以及并发性能调优等;

项目简介：拍照量体小程序，通过小程序拍照，利用ai算法，计算出人体的身高体重，腰围肩宽等身体数据 本人参与：小程序前端全部页面与功能

1.可以实现校服尺码数据的归码。 2.主要逻辑是身高，体重，胸围等多参数，通过实测值训练得到模型以及自身设置的逻辑来进行归码， 3.可以识别不规则的数字，包括空格，汉字等，会生成一个新的excel，内容会增加归码结果列。

惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）无需额外的信号源，其可通过内部的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）来敏感载体的运动信息，在此基础上利用惯性导航算法即可为用户提供连续的位置、速度和姿态信息。INS 的优势在于：不受外界干扰、短时导航精度高、数据更新频率快、能提供全面的导航信息，这些优势使其被广泛应用于导弹制导、航空航天、倾斜测量等。但 INS 也存在其缺陷，IMU 测量信息中含有元器件误差，而 INS 导航算法就是积分 IMU 测量信息，这会导致 INS 导航误差会随时间的累积而迅速累积，因此 INS 无法提供长时间的高精度导航信息，尤其是低成本的微机电系统（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）级别的 IMU，其导航误差累积更为严重。尽管通过误差标定与补偿技术可以有效地减弱 IMU 元器件误差对INS 导航结果的影响，但一些IMU元器件误差是随时间和温度的变化而改变的，在没有外界信息辅助的情况下，时变和温变部分的误差无法准确估计和补偿。

该平台功能包括：人员档案、组织档案、运输装备档案、基础设施档案、事件档案、路网监测、客流监测、车网监测、指挥调度等

1.项目主要分为系统管理、样品管理、设备管理、数据报表、库存管理、报警列表、配置管理等模块实现一套实验室设备的监控以及管理 2.在设备管理中，主要对设备的电压电流功率等情况监控，对设备的预约、设备利用率等情况统计。 3.在库存管理中，主要对物品的出入库进行管理以及消耗情况的统计、库存告警配置等管理。

1.H5交互聊天功能 2.问答环节 3.qa环节特殊处理 4.场景化处理 5.定位及天气渲染 6.账号加密及获取权限处理 7.转人工长连接处理 8.历史记录缓存问题 9.嵌套兼容处理

作品前端为微信小程序，一共有四大模块：知识科普模块、游戏互动模块、导读模块和AI识别垃圾模块。知识科普模块：展示46个城市垃股分类知识，并且展示短圾样本图片；游戏互动模块：有团队设计的两个垃圾分类相关的游戏：知识竞赛和动画互动类游戏；导读模块：展示相关发布的垃圾分类相关报道；AI识别垃规模块：提供拍照上传图片，并且从服务器返回识别垃圾的结果，进行相应的展示；后端阿里云服务器提供云计算和上传图片的云存储，将神经网络模型部署到服务器端，使用python项目管理器管理项目，接收前端上传的图片进行识别和返回识别结果。 在该项目中我使用TensorFlow、YOLOv5进行训练模型，达到识别垃圾图片的效果，并且开发了微信小程序的前端页面，后端使用Django进行部署Python项目

工作内容：1.数据标注；2.划分数据集；3.使用yolov8实现物体识别；4.将目标检测封装成类调用。 软件：labelimg Python pytorch

对YOLOv5、mmdetection等开源进行调试训练； 负责对已标记好的数据集进行训练；负责该项目主要应用于港口设备识别，将结果返回以便管理层做出决策

1、对大屏进行原型设计AXURE，确定需求，对数据原型进行确定等内容。 2、对整个项目的统筹进行管理，从项目的启动、规划、执行、监控、收尾五大过程组、十大知识领域、49个过程组进行管理，例如：项目整合、范围管理、成本管理、进度管理、质量管理、风险管理、沟通等多方面的管理 3、项目存在变更的情况，与客户和商务进行协商沟通等方法

工作内容：1.获取数据集，数据处理；2.使用bert模型实现命名实体识别；3.使用RNN模型实现命名实体审核；4.写入neo4j图数据库。 软件：centos Python pytorch

工作内容：1.使用ZED深度相机获取图像数据；2.使用yolov5算法实现目标检测；3.使用deepsort算法实现多目标追踪与计数；4.使用知识蒸馏对模型进行压缩；5.使用tensorrt对模型进行加速；6.对模型进行封装。 软件：Python pytorch Ubuntu

本项目主要功能为人脸特征提取、预测数据返回、历史记录查看和删除、用户信息修改； 我所负责的内容是所有人工智能功能的实现和部署，使用TensorFlow、pytorch等框架搭建模型，模型使用卷积核dlib工具进行提取人脸特征，通过训练之后得到模型，再使用Django进行部署到服务器后端。

1、系统分为预决算审查、部门预决算审查、专题监督、部门执行审查、国有资产监督、审计监督、智能审查、数据管理和系统管理等各个模块 2、对整个项目的统筹进行管理，从项目的启动、规划、执行、监控、收尾五大过程组、十大知识领域、49个过程组进行管理，例如：项目整合、范围管理、成本管理、进度管理、质量管理、风险管理、沟通等多方面的管理 3、项目存在变更的情况，与客户和商务进行协商沟通等方法

上位机 FDIGroundStation 中的参数配置界面配置主天线位置偏移。天线偏移从 EPSILON系列 模组中 心到主天线相位中心，并在模组坐标系下表示（X轴向前，Z轴向下）。天线偏移主要为了补偿杆臂速度，精确地设置天线偏 移是非常重要的。不正确的GNSS天线偏移将导致转弯和角旋转情况下的性能下降。请注意，由于Z轴指向下，将天线安装在 EPSILON系列 模组上方将导致负的Z轴偏移。