1. 项目描述： ● 是集自动行走、自动避障、自动扫描、自动上传数据、自动充电、自动报警于一体，以全天候自主巡逻方式在小区、园区内进行巡检，反馈异常信息，并统计记录，保障了无人巡检作业体系的高效稳定运转； ● Web： 机器人面板、设备管理、报警管理、机器人维护、统计报表等。 2. 主要工作： ● 与客户多次沟通，了解客户需求，撰写用户调研报告； ● 梳理业务逻辑和流程图，与研发成员讨论设计相关功能； ● 完成 Web 产品的原型、流程和交互界面设计，编写产品需求文档（PRD），协助项目团队理解和掌握需求。

为中升集团，开发了京东购物小程序、app以及相关B端。 以研发组长的参与其中 技术栈 java springboot mysql 微信小程序 iOS 安卓 vue2 vue3 js ts

1.项目描述 该项目为IPTV(即交互式网络电视)提供一套综合、全面的可视化操作系统。包括媒体资源管理模块（节目管理、媒体资源管理、媒体资源审核、视频分发、工单管理、栏目管理、内容包管理、内容包审核）、业务管理系统模块（用户管理、用户组管理）、基础统计模块（数据配置、实时访客、页面统计、日访问统计、月度报告、趋势分析、系统性能、用户行为）、EPG（电子节目单）运营管理模块（EPG模板管理、EPG编排系统、EPG内容管理、EPG内容初审、EPG内容复审、EPG内容终审、EPG在线预览）、系统管理模块（CP/SP管理、账户管理、菜单管理、角色权限管理、资源分发配置、操作日志、账户登录日志）共五大模块，每个模块对就一个系统，另加一个OPS(登录认证)系统，其中基础统计模块为influxdb数据库，其它为mysql数据库，前端使用angluar2开发，开发工具为WebStorm 2.责任描述 整个系统的表单验证：使用angluar2自带验证配上正则表达式实现; 业务管理系统：数据库设计，后台代码设计并实现和测试，编写接口文档，前端开发与测试; 基础统计：influxdb

负责卡券业务开发，使用 Java 开发，基于 springboot 3的框架开发，处理业务逻辑/导出 excel 文件/采用 redis 存储数据/xxjob 定时任务处理/elasticsearch 追踪 bug/skywalking 链追踪等业务的处理;

1.基于langchain的python代码开发。 2.负责 AI 应用开发，使用 python 语言，基于 llm 使用 langchain 框架开发组件，包括 Agent,chain,tool,indexes,chatmodels等; 3.负责 prompt 的撰写，熟练使用零样本/少量样本/思维链/reAct 等模式，了解 langGpt 得编写并应用; 4.负责基于 AI 应用设计小助手，通用小助手包括文本总结/会议总结/周报撰写/程序员小助手/代码解读/代码转换等等，定制化应用小助手包括理赔计算/理赔助手/智能数据分析等等。 5.负责 prompt 方向的培训，面向全公司的 prompt engineering 培训。包括基本概念，编写方式，基于 langchain 的应用开发 prompt 编写，结构化 prompt 编写方式等培训。 6.负责基于 chatglm 的外部包装与 ptuning 。主要使用微软的大语言模型和 chatglm。

1.项目描述： 原创文学网站，旨在为所有喜爱文学的人提供更新锐更便捷的网络阅读和写作平台，项目为app提供 90%以上的后台服务以及配套的后台管理系统和其它系统服务，提供的主要服务有：书架推荐位、分类、排行榜、包月、任务、福利、套餐、充值、交易记录、口令、签到、邀请等。 2.责任描述： 2.1，客服问题技术支持，往往反应的是产品的真实问题 2.2，责编技术支持，一些误操作、数据支持等实际问题 2.3，后台开发，独立完成了签到和福利模块功能，和协同开发 2.4，后台已知问题的升级或优化 2.5，账务（ODPS）或者上级需要的报表统计与数据核对 2.6，日常工作内容：常见问题（ios 充值、客服反馈）、sql 查询、问题定位、部署。 3.技术栈： Spring+SpringMvc+Mysql+Jsp+Hibernate+JDK6+Maven+Dubbo+Zookeeper+Redis+MongoDB+Memcache+Nginx+Tomcat+Git+Svn+Jira+Jenkins+阿里云产

ESB平台总线提供了网络中最基本的连接中枢，是构筑企业神经系统的必要元素。ESB的出现改变了传统的软件架构，可以提供比传统中间件产品更为廉价的解决方案，同时它还可以消除不同应用之间的技术差异，让不同的应用服务器协调运作，实现了不同服务之间的通信与整合。ESB平台总线作为数据中转站；具备了复杂数据的传输能力，并可以提供一系列的标准接口；通过平台将各个厂商数据融会贯通。该平台前期采用流行架构SpringMvc框架集成开发，并遵循JMS的消息模型；采用Oracle数据库设计，redis缓存机制提升系统效率，在Linux 系统上采用weblogic服务器部署确保服务稳定运行；后期采用Spring Cloud微服务架构，Eureka 服务注册与发现中心，RestTemplate 服务通信组件，Ribbon 负载均衡，Redis 做缓存，Nginx 静态资源服务器，Hystrix 熔断器，提升系统性能，保证系统的高可用。 开发环境：Idea+Maven+weblogic+PLSql+Postman+Powerdesigner+Llinux 技术架构：SpringMvc、SpringCloud、We

该平台主要针对合作医院的质控、区域诊疗需求，提供专业的病理质控咨询意见； 提供培训教学、临床咨询等增值性诊疗服务；提供近端扫描、快速上传、一键预约、点选专家、全流程信息提醒与互动、网页快速查看、管理便利的平台功能； 主要功能包括： 冰冻诊断：针对临床术中快速诊断提供区域诊断服务，0.5小时出具诊断报告； 会诊诊断：针对临床疑难病例提供二次咨询会诊意见，24小时出具会诊意见书； 常规诊断、细胞诊断、质控管理等以及报告单管理等功能； 该平台采用JeecgBoot（SpringBoot + Mybatis + Vue）低代码开发平台提高开发工作效率。 前后端分离降低系统耦合性，提升系统性能； 使用Docker容器管理DPMS（切片管理平台）并对接到平台； 切片自动上传程序，定时扫描本地磁盘的切片文件，RabbitMQ队列上传到DPMS并转化； 使用freemark模板+rand生成pdf报告单，并实现批量打印报告单； 开发环境：Idea + Maven + Mysql + Linux + Docker + JDK1.8 + Tomcat9 + Jenkins +Swagger 技术架构：Je

针对任意放大倍数的图像超分辨率重建问题，本文中提出一种基于多尺度隐式表示函数的图像超分辨率重建网络。具体来说，为了让网络能够学习到不同尺度的特征以增强不同倍数的超分辨率重建结果，本文首先设计了一个多尺度特征编码器用于提取图像在不同尺度下的特征信息。然后，针对网络在不同放大倍数的重建任务中重建特征存在的细微差距，以及仅适用单一放大倍数的问题，本文将条件卷积将进入到网络中，并进一步改进设计一种尺度自适应卷积来细化各放大倍数任务下的图像特征。最后，将学习到的特征以及对应的坐标信息通过隐式表示函数映射为RGB值，获得重建的高分辨率图像。大量实验结果显示，所提出方法的重建结果有着清晰的纹理信息，并且在评估指标上优于最先进的方法，甚至能在30 这种极端任务中重建出大部分图像信息。

现有的基于卷积神经的SR重建算法可以获得令人满意的视觉效果，但仍然存在伪影和模糊的问题，并且这种现象对于放大倍数较大的（例如4× SR，8× SR）的重建任务来说更加严重。具体来说，随着放大倍数的增加，高频信息更容易丢失，重建误差呈几何级数增加。本文提出了一种新颖的基于高低频差分卷积的图像SR重建网络（High-Low Frequency Differentiation Dynamic Laplacian Pyramid Network, HLDDLap），它由多个高低频差分残差通道注意块（High-Low Frequency Differentiation Residual Channel Attention Blocks, HL-RCAB）来特征提取以及动态反卷积（Dynamic Deconvolution, DDC）来进行上采样操作，分别解决上述问题。首先，为了从图像中提取高频和低频信息，本文提出了一种高低频率差分卷积（High-Low Frequency Differentiation Convolution, HLC），它由一种可学习的高频差分卷积（High Freque

近年来随着深度学习的迅速发展，相较于传统方法，基于深度学习的方法能够恢复出视觉效果，但是现有的深度学习网络模型注重于加深网络结构，通过扩大网络模型来提升重建的质量，这导致计算代价越来越大；而目前主流的使用小卷积核的提取特征的方法，虽然减少了计算量，但也因为感受野较小而无法充分学习到不同区域的特征。针对上述问题，本算法提出了一种基于期望最大化(expectation maximization ,EM)残差注意力图像超分辨率重建（super-resolution, SR）网络，该网络通过构建双路残差块来提取并融合网络的前后层信息，以增强网络的特征提取能力。通过引入 EM 注意力机制来获取特 征信息在空间上的相关性。最后将图像的浅层信息与经过多个 EM 残差注意力模块提取到的深度空间信息进行融合并重建，恢复出高分辨率图像。

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项目简介: 整体的对话系统架构支持了任务型对话，大模型生成式对话两种大的技术方向，在智能座舱，虚拟人直播电商，金融垂域大模型等多个业务线上落地。覆盖了任务型对话的多轮对话，大模型人设问答，大模型文档型问答，大模型搜索式问答等多种业务场景。 项目分工: 整体业务包括7个大的业务模块，主要包括底层架构API的设计，对话基础服务，对话AI中台，垂域语义理解，垂域技能实现，大模型底层推理服务，大模型推理加速优化。 本人在项目中负责整体的架构设计，整体服务的开发和部署，大模型得训练与微调，大模型推理加速的技术指导等等。 解决问题: 完成了项目整体的开发与部署，对话系统整体上支持了任务型对话和大模型生成式对话的多种业务场景，接入了智能座舱和银行金融智能客服等复杂的商用业务场景。通过模型推理加速以后，模型推理耗时达到业界前沿水平。

方案特性： • 基于大数据平台构建，实现集团统一规范的数据中心； • 采用BI软件，将数据填报、自助分析、数据报表开发等工作全部线上化、自动化； • 结合用户需求开发运营分析看板、数字零售大屏等数据应用； 实现价值： 实现统一规范的数据中心，将多系统数据进行集中存储与管理； • 实现数据可视化、数据实时报送、数据自动化处理等需求，满足业务部门对数据分析的多重需求； • 释放IT部门的工作，将传统的数据处理工作转变为数据运营服务，从一个技术支持团队转型为数据服务支撑团队；

mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现，采用Docker容器化部署。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。 技术栈：SpringBoot、MyBatis 、Elasticsearch、RabbitMQ、Redis、MongoDB、Mysql等技术，采用Docker容器化部署