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技术架构:基于Python、PyTorch和YOLO构建目标检测算法框架,结合OpenCV实现图像与视频处理,利用CUDAGPU加速模型训练及推理。数据处理:负责图像数据整理、目标边界框标注、数据集划分及数据增强,采用随机缩放、翻转、颜色扰动等方式提高训练数据多样性。模型开发:基于YOLO系列目标检
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1、功能模块:音视频问诊、IM聊天、云诊室、直播短视频、AI问答、康复计划、治疗方案、商品订单、用药打卡。2、主要功能:实现医生与患者之间的线上问诊、就医购药闭环,支持院方及科室数据管理维护,3、三端App面向不同角色独立运营,覆盖完整的医疗服务流程。
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本人负责医学图像分割算法设计、数据预处理、深度学习模型开发、训练优化、实验评估及结果分析等核心工作。技术架构:基于Python、PyTorch、MONAI构建医学图像分割框架,结合OpenCV、NumPy实现图像处理,使用CUDAGPU加速模型训练与推理。数据处理:完成医学图像读取、尺寸统一、归一化
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本系统针对大模型餐饮问答虚构餐厅、上下文膨胀、工具难复用等痛点,基于A2A+MCP协议搭建多Agent架构,支持找餐厅、查菜品、在线订座等7类业务意图。构建MySQL餐饮知识库,结合Overpass爬虫采集2000+真实餐厅POI,采用静态知识库与实时API双通道,有效抑制模型幻觉。通过中心化路由调
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1、功能模块:单聊、群聊、会话管理、多媒体消息(图片/文件/音视频通话)、历史消息搜索、附件缓存、多设备实时同步。2、主要功能:支持同一账号多端同时在线并实时同步消息,离线后重新登录或恢复连接时自动补齐消息记录;3、支持单群2000人大群、十万级消息会话的高效加载与检索。
30Android社交
项目名称:基于PyTorch的深度学习视觉智能分析系统项目介绍:本项目围绕计算机视觉与深度学习技术,设计并开发智能视觉分析系统,支持图像分类、目标检测、语义分割等核心算法任务,可面向不同业务场景进行模型定制、训练优化与推理部署。核心技术:深度学习框架:PyTorch、TorchVision计算机视觉
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六、功能模块①认证与鉴权职责:用户登录、令牌签发与校验、当前用户上下文注入。实现:OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="/api/auth/login")走表单(用户名+密码)换JWT;app/core/security.py使用jose签发令牌,app/core/deps.
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