机器学习/深度学习

本项目面向学生,使用相关AI技术完成对学生的考试评估,以及与AI智能对话 提供智能绘图 帮助学生定位自己薄弱知识点,也能够出相关题目,帮助巩固自己薄弱的知识点.还有视频课拱学生学习. 还具备先进的拍照解题功能,只需上传题目照片,便可得到答案.

对于重点交通路段的车辆信息进行监测和违法取证。 亮点分析： 1、使用后台线程处理视频帧： 创建了 VideoProcessor 线程类，用于处理视频帧和检测。 通过信号 frame_processed 将处理好的帧和入侵信息传递回主线程，避免主线程阻塞。 2、硬件加速： 确保在OpenCV中使用硬件加速解码（这部分需要确认OpenCV的安装支持硬件加速）。 3、非极大值抑制优化： 使用 cv2.dnn.NMSBoxes 函数进行非极大值抑制，提高检测框的准确性。 4、异步任务： 将繁重的计算任务放在后台线程中执行，提高主界面响应速度。

1. 软件面向的行业和业务场景（25%） 本项目主要面向 安防监控、智能考勤、身份认证、智慧零售 等行业，提供高效、轻量级的人脸识别解决方案。其主要应用场景包括： 安防监控：在公共场所（如商场、地铁、机场）进行人脸检测，实现异常行为预警和黑名单人员筛查。 智能考勤：在企业、学校等场景中，实现无感考勤，提高管理效率。 身份认证：用于门禁系统、智能支付、在线身份验证等，提高安全性和便利性。 智慧零售：通过人脸识别分析客户行为，优化商品摆放，提高用户体验。 2. 主要功能模块及用户体验（50%） 本项目采用 YOLO（You Only Look Once） 作为人脸检测模型，并基于 ncnn 框架 进行优化和部署。系统主要包括以下功能模块： 人脸检测模块 采用 YOLO 进行高效人脸检测 适应不同光照、角度、遮挡等复杂场景 提供实时检测能力，支持视频流处理 人脸特征提取与比对 通过深度学习提取人脸特征向量 提供 1:N（搜索）和 1:1（身份验证）比对模式 低计算成本，实现快速匹配 人脸数据库管理 用户可添加、删除、更新人脸数据 支持本地数据库和远程存储 提供 API 供第三方系统

负责（基于python语言，torch框架，开源yolov5的目标检测项目，标记图片数据来源—robotflow） 其他（非本人）（包装为安卓测试应用）

某企业AI智能客服项目旨在利用人工智能技术，为企业打造一个高效、智能的客户服务系统。该项目通过模拟人类客服的对话方式，与用户进行实时交流，解答用户的问题、提供帮助和建议，从而提升企业服务效率、降低运营成本，并增强用户的满意度和忠诚度。 一、模块组成 智能问答模块：基于自然语言处理、深度学习等技术，对用户的问题进行识别、分析和回答。该模块能够准确理解用户意图，提供精准的答案和解决方案。 用户交互模块：负责与用户进行实时对话，包括语音、文本等多种形式的交互。该模块通过语音识别、语音合成等技术，实现与用户的语音交互；同时，也支持文本输入和输出，方便用户进行文字交流。 知识库管理模块：存储和管理企业的各类知识、常见问题及解决方案。该模块支持知识的动态更新和维护，确保智能客服系统能够随时提供最新、最准确的信息。 数据分析模块：对用户行为、问题类型、服务效果等数据进行收集和分析，为企业提供有价值的业务洞察和改进建议。 二、使用到的技术 自然语言处理技术：用于将用户的语言转化为机器可理解的形式，从而能够准确理解用户的需求和问题。通过分词、词性标注、句法分析等处理，提取出用户问题中的关键

我是一名专注于深度学习和人工智能领域的软件工程师，拥有丰富的实践经验和扎实的技术背景。我擅长使用 Python 进行编程，并在图像处理和自然语言处理领域有着深入的研究和实践。我曾成功应用深度学习模型于新闻文本分类、人体姿态识别项目以及图像分类检测等任务。 项目经验 新闻文本分类系统： 行业应用：媒体、出版、内容分析 功能实现：自动化新闻内容分类，个性化新闻推荐，内容审核 技术亮点：利用预训练模型 BERT 提升分类准确性，支持多类别文本分类 人体姿态识别系统： 行业应用：健康监测、运动分析、安全监控、人机交互 功能实现：运动训练分析，老年人跌倒检测，异常行为识别 技术亮点：实时数据处理，高准确性的姿态识别算法，易于集成的 API 设计

python angular redis mysql nginx linux 作品分类（1-5个分类）（必填）： 机器学习/深度学习 脚本编程语言 网络爬虫 日志分析和统计 项目构建 添加标签，按回车确认 HTML5开发相关文件管理器其他jQuery插件Chrome插件/扩展论坛系统BBS作业/任务调度网络爬虫日志分析和统计图形和图像工具Emoji 表情相关终端/远程登录搜索引擎项目构建REST/RESTful项目嵌入式操作系统

人类染色体核型智能分析系统，是一款基于人工智能技术，对人类染色体中期图像进行自动分割、识别、计数，并自动生成核型图的遗传实验室辅助工具。 功能包括：图像管理、一键识别、导出核型图、手动编辑（笔刷、多边形、缩放、旋转、移动等）、配置管理。 达到的性能：分割准确率>90%，核型准确率>75%，GPU识别速度12张/分钟，CPU识别速度4张/分钟，支持GPU、CPU、XPU、NPU、TRT环境，支持Win、Linux操作系统。 目前已被多家医院遗传实验室采用。

基于YOLO V5的西红柿品种检测平台是一个高效、用户友好的软件，它能够快速上传和处理图像，准确识别西红柿的不同品种，并通过直观的界面展示识别结果。平台支持批量处理和数据导出，同时平台具有百科全书，通过各种方法来向用户展示西红柿的各种科普知识、前世今生、品种分布、销售统计，此外，它还具备易于集成的API接口和全面的客户支持服务。 采用先进的YOLO V5深度学习模型，该模型以其快速、准确的目标检测能力而闻名，特别适合于图像识别任务。通过训练和优化模型，实现了对西红柿品种的高准确率识别，减少了误判和漏判的可能性。

深耕网络安全行业，负责的产品包括有SASE、云防火墙、云WAF、NDR和运维中心。 该作品主要展示PC端常用的Axure原型设计组件，辅助产品经理加快需求设计进度，细化产品原型文档、提高与前后端研发的交流沟通效率。

通过时间序列ARIMA、循环神经元LSTM等算法对大盘进行预测 通过大数据、统计等算法对股票进行预测 PHTHON C++ VS/VSCODE

该软件主要帮助客户开发对AI知识库的运用，使用客户产品知识库训练大模型回答相应问题，还能根据客户的语义，生成相应的图片（文生图、图生图）。 该项目主要分三大块，智能AI对话、智能生图、群聊功能，对于客户来说，主要解决了学生在机构中了解到机构的基本背景，通过机构的课程学习，能够使用app实现图片的生成，还能通过群聊与机构老师进行沟通。 该项目主要通过本地部署大模型（langchain+通义千问）实现智能对话，stablediffusion实现智能生图，通过调用腾讯即时通讯实现群聊功能，主要特点是大部分功能都通过开源框架本地部署来实现，能够节约外部调用api的费用。

这是一个简单的图像识别处理，基于python的CIFAR10数据集进行多次训练，再通过输入图片来识别该图片的内容是属于CIFAR10训练集中的哪类图片。整个作品的代码均为我一人制作。使用了机器学习基础中的CNN卷积代码实现图像识别。实现了再在整体数据集上的正确率达65%

1. 软件面向的行业和业务场景 该项目是基于强化学习的自我博弈模型，主要面向人工智能（AI）和机器学习领域，特别是在棋类游戏和智能对弈的应用场景。其核心目标是训练一个能够与人类对弈并不断优化策略的 AI 玩家。通过强化学习与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，这个软件可以应用于任何需要决策优化和策略训练的领域，如自动驾驶、金融预测、机器人控制等。 业务场景包括： 人工智能竞技游戏：用于训练 AI 玩家，模拟自我博弈，提升 AI 策略。 游戏开发与优化：游戏公司可以用该技术提升 NPC（非玩家角色）智能，增强游戏体验。 教育与研究：为机器学习和强化学习的研究者提供实用工具，帮助学习和理解深度强化学习的应用。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能 该项目包括以下主要功能模块： Board（棋盘信息模块）：该模块存储并管理棋盘的信息，定义了棋局的状态和每个玩家的操作。 MCTS（蒙特卡洛树搜索模块）：用于构建决策树，通过模拟多次博弈来选择最优的落子策略。其核心思想是利用树状结构进行搜索，并根据模拟结果做出决策。 Residual Neural Network（残差

现实中，有数百万人患有严重的身体残疾丧失了交流以及与环境互动的能力，然而其感觉和认知功能通常仍然完好无损。这为利用BCI技术以改善患者生活质量提供了可能。P300-Speller是基于EEG的BCI系统中最热门的应用之一。正被用来解析那些思维正常却行动不便的病人的真实意图和想法，P300-Speller允许用户使用图形用户界面（GUI）与环境进行通信，可以让患者在生活上更加独立，甚至在一定程度上恢复他们的社交生活。因此，研究P300脑机接口技术具有极高的实际应用价值。

1. 利用keras深度学习框架实现CVPR论文中ghostnet模型的搭建。 2. 实现该模型的训练和测试，方便大家复现原论文结果。

基于人脸关键点框架获取到400+人脸3D关键点数据，并绘制到人脸上。 关键点数据覆盖：眼周、瞳孔、鼻子、额头、内外嘴唇…… MediaPipe

在采样过程中通过顶棚摄像头图像，识别出车辆的车厢位置及拉筋信息，为采样提供定位坐标，广泛应用于火电厂、冶金行业、焦化厂等。

为了达到对低照度和高曝光图像的增强的目的，分别使用主观评价指标和客观评价指标对算法进行评价。基于pytorch设计网络结构输出参数对图像进行简单变换，网络使用VGG16的卷积结构并增加残差连接，使用输出层预测变换参数，设计了五种损失函数进行惩罚训练。并设计UI交互界面对比不同算法的实时增强情况。

1、项目应用于无人车在行进过程中对道路进行正确的识别，便于有效避障 2、功能主要是提取图像信息中的有效特征，实现道路与周围环境的分割，并将道路与环境通过二值图标注出来 3、主要框架为图像增强、特征提取、特征分析、特征降维、贝叶斯多线索融合机制、图像降噪