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微服务架构开发影集制作中心，用户制作影集提交到影集制作中心，制作中心调度分配任务到相应影集制作引擎。服务采用gin框架golang编程需要，花费时间30天

从首页tab到轮播图和里面对应的卡片视图和各种CSS3动画特效都是经过精心的去设计完成编码，给用户浏览大幅提升了体验度，从开发到交付前端负责人主要是我来推动

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基于*公众号作为客户端，是一个基于知识图谱自然语言理解方向的问答机器人。 1.基于大规模知识图谱技术与自然语言处理在医疗领域的应用场景 2.基于语音识别与语音生成技术的与患者语音沟通的交互方式 3.基于微服务架构的人工智能产品 4.基于端到端以及结合知识库的多轮多任务对话系统网络结构 5.数据清洗以及知识抽取、知识图谱构建 6.图数据库neo4j相关技术点及基本操作 7.Pipeline方式与end-to-end流程设计方式以及不同 8.mem2seq模型论文到代码实现方案 9.*公众号接口开发以及第三发api接口集成

主要负责： 公司的质控规则的开发，指标规则的开发。经过医学部统计，我开发的部分准确率在98%以上，开发语言为java和 groovy，另外围绕需求做出以下可展示成果： 1. 地址字符串的解析。一段为地址的字符串，解析出省市县，其中主要需要考虑到别名，简称，纠错，补全等。 2. 药品匹配工具。匹配出给定字符串中出现的药品，以及它的类别。其中主要需要考虑药品别名，简称，药品属于多种类型药 等。 3. 主诉判定模型。针对病案中的主诉，判定医生是否写错。其中主要用到损失叠加，加上了现病史与主诉是否相关的损失。 4. 诊断相似度模型。给定两个诊断写法之间的相似度，因为医学的诊断很多只差一个字但表达完全不同的意思等难题存在，最终在大量的样本下，通过规则+模型的方法给出最后的模型。经过医学部检验准确率在95%以上。

介绍：基于视频统计车流，跟踪车辆，以及检测车道线等。 1. 车道线检测：边缘提取和颜色阈值的方法提取车道线特征，直方图统计+最小二乘法拟合。 2. 车流检测：利用迁移学习模型 YOLO v3 实时车辆检测，利用SORT算法（卡尔曼滤波+匈牙利算法）对连续帧检测结果进行 车辆追踪，利用虚拟线圈实现车辆计数。

EHR绩效考核基于于Vanguard绩效模块，优化迪爱生现有绩效管理流程，实现绩效流程线上流转，全公司绩效考核体系的信息化管 控。该系统实现灵活定义考核指标、周期、规则 考 ，满足不同类型的考核管理需求。既能实现绩效自评 绩 和考核人评价 考 ，又能实现上级对 上 下级绩效实施环节的跟踪、督导和帮助 下 。协助HR管理考核周期环节监控、考评结果、报表分析 环 。

负责整个系统的策划，编码，测试，维护，定制各项数据统计报表。系统使用比较旧框架，bui前端，后台jfinal，数据库mysql，docker部署，稳定运行5年

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运维自动化后台添加测试环境项目配置文件，K8S更新部署和重启容器功能，开发和测试人员可以在后台对测试环境项目配置文件进行修改，并重新部署项目，提高了测试环节效率

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公司后台系统和ApI接口较多，实现容器化部署并用k8s集群统一管理，配合rancher管理后台，集成了日志插件和监控插件，对各个容器实时监控并报警。成效：高效部署，易于横向扩展，服务器资源利用率高。