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25天前在线
生物识别
南昌全职 · 600/日 · 13050/月信用正常
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个人介绍
本人研究生时期做的是医学图像信号处理，在工作时期主要偏向化学分子智能解析、药材识别、糖类分子识别等。
1、传统机器学习方法：掌握KNN、SVM、Logistic regression、Adaboost、random forest、Naive Bayes等方法。
2、深度学习：图像检测、图像识别、对比学习，掌握一般的CNN框架、YOLO系列、CLIP、transformer等
3、编程语言：Python、MATLAB、mongDB、Java、C
工作经历
2022-03-26 -至今赣江中药创新中心算法工程师
目前有两个项目已完成： 1、天然产物HSQC谱图AI解析，目前已在40万样本上建立一个对比模型，能够满足化学专家识别精度要求。 2、小分子糖类纳米孔解析：主要是在收集的一些糖类穿过纳米孔时产生的信号，能够对产生的信号进行AI解析，并进行分类。
2021-07-15 -2022-03-24中国工商银行生物识别
在软件开发中心数字化银行实验室从事人脸指纹生物识别工作，规划指纹国密改造、算法升级、指纹虹膜等存储升级改造。在此过程中完成两篇专利的构写。
教育经历
2018-09-01 - 2021-06-10北京交通大学计算机科学与技术硕士
在北京交通大学智能医学研究所，方向是人工智能。
技能
作品
整个项目为科研院所小分子去重鉴定项目，由于文章正在发表，内容不方便透露。简单描述为下面内容（可开放）： 1、主要设计深度学习算法完成小分子化合物核磁谱图到结构的跨模态识别 2、搭建小分子智能去重的平台 3、完成算法章节论文的撰写
02023-08-04 10:03
整个项目是某科研院所提供需求，我根据需求制定技术路线，完成端到端的作品。 我主要负责数据处理（纳米孔糖分子信号处理）、算法设计（鉴定糖分子算法）、方法这一块论文撰写。 相关工作已发表在Nature Communication期刊。
02023-08-04 11:48
构建了基于EEG和BFV信号的深度神经网络模型CNN-LSTM，根据NIHSS和MRS评分对缺血性脑卒中的等级进行分类；接着实验对比了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、CNN-LSTM这三种不同的网络架构，最后发现CNN-LSTM混合模型的效果优于单独的CNN和LSTM，准确率在三种架构中最高，在NIHSS、MRS测试集上平均准确率是95.18%；然后通过事后解释，对深度神经网络如何解码生理信号进行可视化。
02023-04-25 09:39
