人工智能

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ChatGPT API 可以用于以下任务： 对话生成：ChatGPT 可以生成自然流畅的对话，并且可以自定义对话主题和风格。 文本摘要：ChatGPT 可以根据输入的文本，生成简洁准确的摘要，帮助用户快速了解文本的核心内容。 问答系统：ChatGPT 可以回答用户的问题，并且可以根据上下文进行推理和理解，提供更准确的答案。 自动翻译：ChatGPT 可以将文本翻译成多种语言，支持中文、英文、法语、德语、日语、韩语等多种语言。 内容生成：ChatGPT 可以根据用户输入的关键词和主题，生成各种类型的文本内容，例如文章、新闻、评论等。 以上任务只是 ChatGPT API 的一部分，实际上 ChatGPT API 还可以用于各种其他任务，例如文本分类、情感分析、实体识别等。根据您的具体需求，您可以使用不同的 API 功能来实现所需的任务。

智能混凝土配料控制系统是专门为商品混凝土企业开发的全自动AI智能混凝土配料系统。该系统采用AI智能配料算法，确保物料配比的准确性和速度，定制混合和卸载工艺流程，并自动打印送货单和生产报告。所有系统均采用网络连接方式，符合工业物联网标准。 本人在此系统中运用技术栈及负责模块如下 技术栈： 前端框架：DevExpress 后端语言：C# 负责模块： 【仪表通讯】与各类变送器、贴片传感器、称重仪表、西门子PLC、三菱PLC使用TCP/IP、ModBus、CanBus协议通讯 【配料算法】上位机AI智能配料算法保障配料精度、配料速度、优化生产效率 【卸料工艺】按需设定各种搅拌卸料工艺流程，满足不同商砼产品需求 【调整秤值】在线校称、自动补称、扣称、留料，含水率、水量实时调整 【打票样式】自定义票据格式，二维码样式、2台打印机同时打印不同票据样式 【手自切换】手/自动自由切换，实现一机双控 【联网生产】支持小睿砼行ERP管理系统，实现ERP生产控制管理

1.STM32F42 芯片，使用UART SPI IIC ADC DAC USB 以太网 SD卡等功能模块， 多模块通信，控制步进电机运动，pwm控制加热模块加热控制温度，pwm控制灯光强弱。 2.使用fatfs usb-host ucos-ii 等库。

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本作品采用基于Prompt Learning的文本生成方法，旨在解决中文文本生成的问题。Prompt Learning是一种基于预设提示语的学习方法，通过提示语的设置和优化，可以生成具有一定连贯性和语义逻辑的文本。 在本作品中，我们使用了大规模的中文语料库进行训练，并将Prompt Learning技术应用于文本生成，以提高模型的性能。通过设定合适的提示语和控制参数，我们可以快速准确地生成符合要求的文本，包括但不限于文章、新闻、文案等。 本作品的优点在于，通过使用Prompt Learning方法，我们可以在保证文本连贯性和逻辑性的同时，生成具有多样性和创新性的文本，从而满足各种文本生成任务的需求。同时，该方法也具有较高的可解释性和模型调节性，能够有效地提高文本生成的质量和效率。 总之，本作品基于Prompt Learning的文本生成方法为中文文本生成提供了一种高效、准确的解决方案，具有广泛的应用前景。

此项目为南方某建筑项目的管理app包含了视频监控，人员管理，问题流转，签到，数据统计，工作内容计划，图标展示进度，实时定位显示等功能。 此项目涵盖图表绘制展示，视频监控播放（萤石云sdk二次封装）等，由个人担任主工程师搭建开发

1、本项目主要分为数据大屏和pc后端运维平台两大模块，数据大屏的主要数据来源为本平台的商业运营数据和第三方Ai设备，最后进行数据整合展示在数据大屏上。 2、我主要负责数据大屏的数据接口服务和pc后端的功能开发 3、该项目的主要难点为商业运营数据的整合，根据不同的时间、场合等条件进行的数据筛查，同时要求性能、稳定性在可接受范围内

全栈设计，文提出了基于柔性关节的刚柔结合型仿生机械手的方案，建立了仿生机械手机械结构模型， 设计了硬件、软件系统，给出了传感、驱动、控制方案，并通过仿真和实验有效验证。

开发技术： Python + Tensorflow+ OpenCV + numpy + matplotlib + os； 项目简介： 作物病虫害现已凸显为制约农业生产的主要因素，及早发现病虫害，监测病虫害的发生发展状况，在关键生育期采取科学有效的防治手段，将有利于保障农产品质量安全。通过无人机搭载的光学传感实时拍摄的田间照片，在无人机主板上经过深度学习模型处理，能够准确识别和定位叶片的病斑，将病虫害的结果传递的给在线平台进行显示分布图，为施药流程以及病虫害的防治工作提供即时、可靠的指导。 个人职责： 1. 数据集：采用西北农林科技大学公开数据集； 2. 通过opencv对样本集进行处理，如随机角度翻转、随机裁剪、水平镜像、垂直镜像等，总计产生5类总计八万四千余数据； 3. 运用Tensorflow搭建CNN5层网络模型，采用小批量梯度下降进行训练； 4. 定期收集新批次样本，进行增量训练。

1.项目分为FCT程序、老化测试程序、正常使用程序、启动引导程序四大部分，涉及到电机控制、pwm控制功率、串口通信、红外遥控通信等。 2.瑞萨32位单片机技术平台，arm内核，用到pid控制技术，usb库，fatfs库等。

项目分为客户端，AI算法，后端数据处理； 我在项目中主要负责AI算法的模型构建及数据预测工作。 模型由Attention-LSTM为主要骨干模型，通过VMD分解对源数据进行分解后输入到网络内训练及预测，例子中就使用了17-20年三年的各城市的碳收盘价作为VMD分解的主要特征，分解后的数据进入模型训练后得到最终的模型，模型通过训练后很好的预测出20年的湖北省的碳收盘价。

本作品采用基于Transformer模型的文本分类方法，旨在解决中文文本分类的问题。Transformer模型是一种基于注意力机制的深度神经网络，通过学习上下文中词语之间的关系，可以捕捉到更加复杂的语义信息。 在本作品中，我们使用了大规模的中文语料库进行训练，并将预处理技术应用于文本数据，以提高模型的性能。通过将文本数据输入到Transformer模型中，我们可以快速准确地对文本进行分类，包括但不限于新闻、评论、情感等。 本作品的优点在于，通过使用Transformer模型，我们可以有效地解决文本分类领域中的诸多问题，如语义理解、文本预测等，从而提高文本分类的准确性和效率。同时，该模型的自适应能力和可扩展性也能够满足各种文本分类任务的需求。 总之，本作品基于Transformer模型的文本分类方法为中文文本分类提供了一种高效、准确的解决方案，具有广泛的应用前景。

当我们获得了xyxy的坐标信息时，我们可以计算⼈物框的中⼼点（cent_point），虽然中 ⼼点不完全在实际⼈物⾝上，但是在实际应⽤中，我们需要计算整体⼈群密度时，我们只 需要通过⼀个类似点进⾏表达⼈的坐标位置信息在⼆维图像上，越趋于1着密度越大。 用于智慧社区建设中的算法之一，原创。

深度数据包分析工具是一款基于深度学习技术的网络数据包分析工具。该工具能够对网络数据包进行高效分析，精准识别其中的协议、报文类型和内容等关键信息。与传统的数据包分析工具相比，该工具能够更加准确地解析数据包，同时也可以识别一些复杂协议和加密协议。通过对数据包的深度分析，该工具可以帮助网络管理员快速诊断网络故障和安全事件，提高网络安全性和效率。 负责其中的文件导入，保存，协议的命中，分析，数据的爬取模块。

主要通过目标识别后得到其目标坐标的目标跟踪算法，应用如在学校围墙边，马路上，禁止翻越区域的静态摄像头上当出现翻越行为，算法将会跟踪其行径，应用的目的不同，算法可以根据不一样的需求定制其具体应用。 考虑到实际场景目标物变换频繁，对实际识别算法的速度要求较高，因此我们采用了传统算法加入到了深度学习模型中去计算实际目标的状态并对其分类，模型规模控制住的前提下添加了目标跟踪的功能。

融合两个项目，并且可以输入视频或者摄像头源。可以实时定位人脸并且识别个人。包含了视频转换接口，可以使用post传输视频进行转换

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人脸关键点定位算法，我们提出了两个网络，分别为Faster PFLD（small）和Faster PFLD（large），在文中分别表示为Faster PFLD-S和Faster PFLD-L，这两个网络都是采用Mobilenet-v3构建主干网络，在PFLD的基础上重新设计了网络参数，通过合理的设计参数减少计算量，提高了网络的实时性和准确性。

1.图书列表、图书借还、定时提醒用户归还图书、增删改查 2.利用先进技术SpringCloud vue maven mysql redis 3.熟悉使用idea开发