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

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。

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

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

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。

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

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.

基于ZEGOWebSDK的直播平台系统，包含平台前台、后台管理与后端API服务。前台提供直播大厅、直播间、电影、体育频道、社区、奖励中心、钱包等模块，支持聊天、公屏弹幕、礼物发送与礼物动画播放；后台覆盖用户、主播账号、直播间、公告、礼物、积分商城、钱包资产及电影播放线路管理。

1.自定义申请表单支持根据企业业务需求灵活创建和配置申请表单，通过拖拽方式设置表单内容，满足人事变更、费用报销、内部审批等不同业务场景的申请需求。2.灵活配置审批流程支持自定义审批路径、多级审批及条件分支，可根据申请类型和企业组织管理规则设置审批流程，满足不同部门和业务的审批需求。3.在线申请与审批

1支持3D动态展示，堆垛结果，集装箱结果，以及重要参数，可以给业务员提供参考。2目前已经适配多个客户，支持ABC多个等级优先排柜，只要服务器性能够，能够支持无线数量的箱子进行排柜，目前测试289个箱子107s排完。3目前在标准模式下，只用基础算法测试90%人工可以排进去的集装箱，基础算法也可以排进去