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6天前在线
研究生
成都全职 · 700/日 · 15225/月信用正常
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个人介绍
专业技能：
1.熟练使用Python编程语言和数据科学工具（例如NumPy、Pandas、Scikit-learn）进行算法开发和数据分析。。
2. 熟悉常用的机器学习算法和深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch）。
3. 了解自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等相关领域的算法和技术。并且能够熟练使用相关算法（图像分类模型，图像分割模型，目标检测模型，目标跟踪模型，LSTM，RNN和Transformer）。
4. 微调垂直领域大语言模型完成各个下游任务（ChatGLM2/3，Baichuan-7/13B，Qwen7/14B等大语言模型）。
5. Stable Diffsion相关（lora微调等）。
6.人体关键点检测，姿态估计相关算法设计与开发。
7.熟悉图神经网络GNN，GCN。
项目经验：
1. 医学图像识别，基于深度学习模型，实现对医学图像的分类。（成果已发表论文）
2.医学图像中关键解剖结构目标检测，基于yolo系列目标检测框架，自主设计并创新一个用于医学图像中关键解剖结构识别的模型。（成果已发表论文）
3. 药材地理位置鉴别，基于bp神经网络，自主设计并创新网络结构，最终取得sota效果。（成果已发表论文）
4.垂直领域大语言模型微调
5.stable diffusion微调（lora）
证书：
1. 2022年华数杯全国大学生数学竞赛二等奖。
2. 2022全国高校大数据挑战赛一等奖。
3. 2023钉钉杯全国二等奖
4. 发表8篇高水平sci论文
5. 获得一项发明专利
6.获得2023年研究生国家奖学金
1.熟练使用Python编程语言和数据科学工具（例如NumPy、Pandas、Scikit-learn）进行算法开发和数据分析。。
2. 熟悉常用的机器学习算法和深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch）。
3. 了解自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等相关领域的算法和技术。并且能够熟练使用相关算法（图像分类模型，图像分割模型，目标检测模型，目标跟踪模型，LSTM，RNN和Transformer）。
4. 微调垂直领域大语言模型完成各个下游任务（ChatGLM2/3，Baichuan-7/13B，Qwen7/14B等大语言模型）。
5. Stable Diffsion相关（lora微调等）。
6.人体关键点检测，姿态估计相关算法设计与开发。
7.熟悉图神经网络GNN，GCN。
项目经验：
1. 医学图像识别，基于深度学习模型，实现对医学图像的分类。（成果已发表论文）
2.医学图像中关键解剖结构目标检测，基于yolo系列目标检测框架，自主设计并创新一个用于医学图像中关键解剖结构识别的模型。（成果已发表论文）
3. 药材地理位置鉴别，基于bp神经网络，自主设计并创新网络结构，最终取得sota效果。（成果已发表论文）
4.垂直领域大语言模型微调
5.stable diffusion微调（lora）
证书：
1. 2022年华数杯全国大学生数学竞赛二等奖。
2. 2022全国高校大数据挑战赛一等奖。
3. 2023钉钉杯全国二等奖
4. 发表8篇高水平sci论文
5. 获得一项发明专利
6.获得2023年研究生国家奖学金
工作经历
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教育经历
2021-09-01 - 2023-04-01华侨大学生物医学工程硕士
目前是华侨大学在读硕士，主要研究方向是智能医学图像计算，对机器学习和深度学习技术比较了解，同时也能熟练运用，参加多次相关比赛并获奖，同时也完成多个和机器学习和深度学习的项目，成果也已发表论文，目前有6篇高水平sci论文。在研二获得学校一等奖学金和校优秀学生。
2016-09-01 - 2020-07-01天津科技大学软件工程本科
就读于天津科技大学人工智能学院软件工程专业，具有较扎实的计算机背景
资质认证
技能
作品
1、工具主要模块是实现对图片的AI识别、移动文件到目标文件夹，显示图片等。 2、我负责训练智能识别图像模型，以及勇pyqt5开发桌面软件。 3、经过不断努力最终，我训练了一个识别图片准确率高达98%的模型，并把该模型融入到了桌面程序中，最终独立开发出了图片整理软件。
02023-05-15 13:38
1、医学图像中的关键解剖结构识别是标准切面获取的前提条件，如果图像中的关键解剖结构完整且图像清晰，那么当前图像就可以被确定为标准切面。 2、目前的算法框架要么就是直接做目标检测，要么就是直接做图像分类，目前还没有相关算法既做到图像识别又做到对图像中关键解剖结构的识别。在这个项目中主要是开发一款实时快速的标准切面获取算法。 3、在项目中我的任务是设计一款解剖结构检测算法和标准切面获取算法，通过加入医学图像中的一些先验知识（比如位置、形状等）使得模型的性能达到了最好。（分类准确率达到98%， 目标检测map0.5达到94.7%，）
02023-05-15 12:42
1、项目主要是实现对医学图像的识别，但是目前较好的模型效果都不是很好，准确率只有86%左右。 2、准确率低的原因是医学图像中存在许多噪声，并且图像特征多变，模型没办法提取和注意到图像中关键特征信息。 3、在项目中，我通过改进模型的backbone，在模型中加入注意机制，最终使得模型的准确率达到了91.66% 4、我还用python脚本来实现对质量较差的数据进行了清洗。
12023-05-15 12:27
用户评价
proginn010Nika
该开发者在本项目中表现出来的技能非常专业，态度也比较好，沟通能力很强，可以很顺畅地理解需求对接人员的口头或是书面文档描述的需求，省去了中间转述需求和消化理解的环节，在约定的半个月内按时完成了开发工作，总体来说很满意。
同时，在沟通环节中，开发者体现出了更多的技能，对当前比较火爆的chatGPT大模型、图像和自然语言文本处理，都有一定储备，相信也可以胜任类似的项目。
上海嘉胥信息技术有限公司
态度认真，沟通效率高
