人工智能

1.项目要求实现基于内容的遥感图像检索 2.涉及到深度学习，pytorch的使用，排序算法，是我一个人完成的，首先使用resnet提取特征，然后进行度量学习，将图像特征转化为哈希码，随后通过哈希码的相似度来检索相似的图像。 3.最终模型的准确率，召回率较高，达到了98%

你可能在朋友圈见到过有人把自己的照片和 AI 基于原图生成的图片进行对比，又或者是在微博、小红书上看到一些充满科幻感或二次元感的人像图片……它们，都来自近期爆火的 AI 头像生成。

功能描述：关于图片和文字识别问题，采用Python、QT编程方法，借助百度AI提供的图像识别接口，制作出一个简单的图片文字识别软件；达到了对银行卡、身份证、植物和动物图像的识别功能，实现了对识别结果进行复制功能。 主要工作： 1.UI界面的设计 2.整个程序函数的书写（功能实现） 3.软件的测试与打包

车载终端功能，地图相关应用。 截图1为仿真工具，使用qt开发，集成了地图显示，视频录取，道路信息的显示等功能，我参与大部分核心功能的开发 截图2为版本发布工具，自动化构建版本，自动从git拉取最新代码，选择分支触发编译，生成编译日志，版本自动上传至svn，自动邮件通知相关人员，本人采用qt独自开发。 其他c++功能，中间件，擅长系统框架设计等

1.实现图像10分类，使用cifar10数据集 2.使用卷积神经网络提取特征，使用全联接网络做分类器，实现图像分类 3.模型取得了良好的效果

在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人（受 信人，需要融资的公司）不能如期履行合同中的还本付息责任，并让借钱给别人的人（授信人，银行等金融机构） 造成经济损失的可能性。一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好，风险越小。 我负责数据建模模块，使用机器学习算法进行建模。

1.数据集中每条数据含有46个特征，均为实数，通过这些特征来预测这个人是否会返乡 2.采用集成学习算法，对数据进行预处理，去噪音，特征选择之后，训练模型 3.模型得到了很好的效果

家庭服务型机器人主要分为场景识别和路径规划两个模块，可方便家庭内的劳务活动以及处理一些日常中的难题。首先通过激光雷达扫描环境确定路线，在机器人驶入不同房间后，基于深度双目摄像头以及场景三维点云信息，利用DGCNN算法进行处理，并完成不同房间的指定任务。我在整个过程中主要负责深度图像的算法处理，并承担ros中对各个模块的通信使用，这个过程中的难点在于场景三维点云的无序性和非结构性导致的数据信息处理难度大，加上硬件设备的不足，数据丢失严重，后参考了PointNet++和DGCNN算法框架决定改进一种更为稳定且有效的PointWeb算法框架进行处理，对整个家庭服务模块的处理起到一个很好的推进作用。

1.通过制度的应用，严肃考勤纪律，彻底解决技术层面人员到位履行合同的问题，杜绝临时用工现象，同时为关键人员提供合理的变动。 2.采用人脸识别考勤下发，实现封闭现场管理。它可以登记总承包商、分包商、劳务、监理和施工人员的所有信息以及进出施工现场的考勤信息，支持个人或公司任何领域的查询。 3.进入现场的劳动者进入现场，包括个人身份证信息、工号、下属分包单位、班组、工种、进入日期、安全帽编号、是否办理证件、是否签订合同等。 4.工地led显示屏的在线编辑功能 5.身份证读卡录入信息功能

一个种植监测系统 包含土壤监测 数据采集 空气监测 气象站监测 视频监控 水阀控制 1.项目搭建数据库设计 2.串口协议对接 传感器数据采集 3.控制设备对接 4.监控视频接入

语义图像分割unet、enet、deeplab等。目标检测yolo、ssd、faster rcnn等。图像分类resnet、densenet、efficientnet等。目标跟踪deepsort等。服务器端算法优化、嵌入式端算法移植皆可。

按客户要求，设计了一套基于农业的AI无人机，搭配树莓派和pixhawk进行二次开发，并在ros框架下利用激光雷达和双目摄像头完成路线分配和光谱分析，从而为农业生长提供可视化分析，并参照数据设计了一套决策系统，帮助人工完成AI自主判断。

1.Android+iOS原生开发 2.简介：基于蓝牙5.0低耗能的APP，APP与蓝牙模块连接、分包、重连、收发数据等来控制和收集各个传感器的数据信息。

银行卡识别项目是一个用于识别银行卡信息的解决方案。它通过利用图像识别技术和机器学习算法，来识别银行卡上的卡号、有效期和持卡人姓名等信息。 这个项目可以应用于金融领域，如银行、支付公司和电商等，帮助他们提高工作效率，缩短信息录入时间，减少人工录入错误。此外，银行卡识别项目还能够为客户提供更加便捷和安全的服务体验。 该项目采用了最先进的人工智能技术，具有准确率高、识别速度快等优点。它可以在不同的平台上运行，比如移动端、网页端和桌面端等，同时支持多种图像格式，如 JPG、PNG、BMP 等。 总之，银行卡识别项目是一个高效、实用和安全的解决方案，有助于金融行业提升业务效率和客户满意度。

基于Vue和Spring Boot、Spring Cloud Alibaba构建的前后端分离，分布式架构的评测系统 1.包含了人工智能,对云服务的购买 2.不足点 项目没有适配H5 3.

基于Vue和Spring Boot、Spring Cloud Alibaba构建的前后端分离，分布式架构的评测系统 支持多种评测语言：C、C++、C#、Python、PyPy、Go、Java、JavaScript、PHP 支持HDU、POJ、Codeforces（包括GYM）、AtCoder、SPOJ的Remote Judge评测 支持移动端、PC端浏览，拥有讨论区与站内消息系统 支持私有训练、公开训练（题单）和团队功能 完善的评测功能：普通测评、特殊测评、交互测评、在线自测、子任务分组评测 完善的比赛功能：打星队伍、关注队伍、外榜、滚榜

一个种植监测系统 包含土壤监测 数据采集 空气监测 气象站监测 视频监控 水阀控制 1.项目搭建数据库设计 2.串口协议对接 传感器数据采集 3.控制设备对接 4.监控视频接入

功能描述：基于眼底多光谱图像和眼底彩照，进行视盘检测，血管检测，病变检测等，定量地分割出眼底图像上的微动脉瘤，出血，渗出，棉絮斑等疾病的重要信息，从而辅助医生进行诊断。 采用Deep Retinal Image Understanding框架（DRIU），实现视网膜血管和视盘分割。DRIU使用一个基础网络架构，在该架构上训练了两套专门的层来解决视网膜血管和视盘分割问题。包含多层网络结构，提取眼底图像的不同尺度的特征，细腻特征，粗糙特征等，通过训练分别建立血管模型和视盘模型，从而实现血管和视盘的自动检测。 该项目由本人独立完成。

目前已具有自动批量刷常规学习任务功能，自动授课功能，自动批量改密功能。 专题任务由于地址不固定，只支持定做。 软件由python编写，没有AI界面。

主要工作内容: 1、 对接新核心系统、中间业务系统、新前置系统进行接口联调。 2、 开发坐席业务系统账户信息查询、账户冻结、ATM 转账撤销、签约情况查询等功能 技术描述: 1、 此系统基于 SpringBoot 开发； 2、 使用 xml 文件进行项目配置与第三方技术的配置； 3、 使用 Maven 整合项目依赖； 4、 使用 Tomcat 服务器进行前后端交互； 5、 使用 Redis 进行数据缓存； 6、 使用 Postman 进行接口联调；