人工智能

智慧政务深入推进“放管服”改革，加快转变政府职能，针对直接面向企业和群众、依申请办理的行政事项，全面推行证明事项和涉企经营许可事项告知承诺制，创新政府服务和管理的理念、方式，方便企业和群众办事创业，推进政府治理体系和治理能力现代化，努力建设人民满意的服务型政府。

基于Vue+Element+百度 SDK 实现各种需求，对地图上的 聚合和离散等有自己的一套经验；对接超图 GIS 工程师，配合和 引导乙方工程师完成需求。

1.实现智能自主入住 刷脸开门 手机一键开门 2.物联网全智能体验 项目简介: 住前客人可自动办理入住；住中客人可通过手机微信来控制酒店客房的门锁、灯光、窗帘、电视、空调等设备，或者客人也可通过声控万能遥控器和智能语音管家来控制客房内的灯光、窗帘、电视、空调等设备，彻底释放客人的双手；住后一键退房，预约开票，优化客人时间，并且智能语音管家物联周边所有商家，让客人足不出户就可以轻松游购酒店商城。 我们给酒店植入了物联网、人工智能、大数据、新零售、新电商等元素，从而帮助酒店实现有效的管理和增收， 最终提升酒店的溢价能力和竞升力！我们也立志成为传统酒店蜕变的缔造者，智慧酒店行业的领军者！

这个项目是使用PyTorch进行机器学习的，它大概包含以下模块： 1. 数据处理模块：这个模块用于读取、预处理和转换训练数据。这个模块负责清理和转换数据，以使其适合模型的输入格式。 2. 模型设计模块：这个模块定义了神经网络的结构，并实现了前向传播、反向传播和参数更新等功能。这个模块设计、调整和优化神经网络的架构，以最大限度地提高模型的性能。 3. 训练和评估模块：这个模块用于训练和评估模型。这个模块定义损失函数、优化器和训练过程，然后对模型进行评估和测试。 4. 预测模块：这个模块用于根据新的数据点进行预测。这个模块加载已经训练好的模型，并将新的数据点输入到模型中以获得预测结果。 在这个项目中，我负责的任务包括： 1. 设计和调整深度学习模型的架构； 2. 调整和优化超参数，如学习率、正则化参数等； 3. 进行数据清理和预处理； 4. 监控和记录模型的训练过程，以便进行后续优化； 5. 评估和测试模型的准确性。 在技术方面，使用PyTorch框架来构建、训练和测试模型。也需要使用其他Python库来处理数据、可视化模型、记录实验结果等。 难点包括： 1. 确定合适的神经网络结构

项目简介：物联网平台是公司携手三大运营商建造的为汽车互联户主管理机卡信息的综合业务平台。系统用户主要是：本公司管理人群，客户端(物联网卡使用)人群。针对两类用户实现的功能：物联网卡信息录入，订单导入，订单与业务系统对接，物联网卡信息维护，物联网卡状态停复机变更，GPRS流量启停，IMEI号变更记录监控，流量及短信账单生成导出。模块划分：物联网卡批量定时同步模块、物联网卡状态管理模块、订单模块、账单模块、账户分配模块、运营商API通道配置模块、告警信息通知模块。 项目职责： 1、负责项目的运营商API通道开发对接。 2、负责后台管理模块的开发，包括物联网卡GPRS，停复机，卡充值等功能。 3、负责物联网卡IMEI变更记录模块开发。 4、月度短信流量账单出具功能的开发。 项目业绩：项目及时交付，功能稳定运行。

1.工业零件的缺陷检测以及分类 2。主要步骤包括，缺陷图片标签制作，深度学习网络搭建，深度学习网络的训练以及调试，以及最终网络效果图的展示和测试。

这是DSP相机软件，对过往的车辆、行人进行跟踪抓拍，对抓拍图片进行号牌识别，贴字，并发给主控机或调试软件。支持卡口（视频和线圈）、超速（线圈测速、雷达测速）、占道、压线等电警。本系统涉及的算法主要包括曝光算法、频闪灯/LED灯控制，偏振镜控制，号牌算法，非机动车算法。我负责整个逻辑部分以及曝光算法、频闪灯/LED灯控制以及偏振镜控制。

检测步骤： 1、先对原图进行相机内参校正 2、先用HSV中的S和Sobel阈值对原图进行二值化 3、将二值化前视图转成鸟瞰二值图图 4、用滑动窗口遍历二值图，找到左右两边的车道线区域 5、用多项式对左右两边车道线区域进行多项式拟合，得到两边实际的车道线 6、计算车道线切斜角度，即曲率 7、根据曲线对假设的梯形区域进行仿射变换

项目简介：电商商城项目 项目职责：负责订单，支付等系统模块开发。 项目业绩：项目及时交付，功能稳定运行。

超参数科技致力于「打造有生命的AI」，创造一个10亿人与100亿AI共同生活的虚拟世界。 在业内较早实现在3D FPS领域的大规模商业化落地，同时持续投入围绕AI bot的创新场景探索与产品研发，为广泛用户提供全新的虚拟世界体验。 前端主要开发人员，负责前端系统架构和技术选型，进行首页、产品、关于我们、新闻动态、全局搜索等模块的开发

一个基于 Naver Search Engine Blog Ranking Analyzer（简称：NAVER ANA）的爬虫程序。该程序可以帮助网站管理员分析博客网站的流量、用户行为和SEO优化状况，并提供相关的分析报告和建议。

中医行业数据管理系统，包含数据增删改查等日常管理，数据批量处理等功能。在日常数据管理功能基础上，支持批量数据清洗、数据可视化、用户数据权限管理、组合推荐等机器学习算法，为AI推荐算法做后台数据管理与支持

在新冠疫情时代下，因口罩遮盖难以主动通过人脸来进行身份识别的问题，已经给广大民众带来了十分的不便。民众对更加简便的身份识别系统的渴望已经非常热切，该项目利用火热的人工智能领域的深度学习技术和爬虫技术，实现了最强大脑银河水滴梦幻般的步态识别系统，支持多人步态识别。 主要使用爬虫技术爬取深度学习模型输入所需的特定图像数据；（行人步态） 主要涉及深度学习应用领域有：目标检测、目标追踪、语义分割、步态识别；通过项目实践熟练掌握了以下框架和库：Pytorch、TensorRT、Cython、PyQt5，并且收获了对图像数据的处理与分析的能力； 博客介绍地址：http://t.csdn.cn/JELeN

技术原理： 1．人脸采集与检测：通过人脸检测技术对图像检测人脸所在位置和尺寸大小，从而获得面部信息（本次使用Dlib官方模型获取人脸信息）。 2．人脸图像预处理：在获取人脸信息后，需要对图片进行必要的处理，使图像中的人脸特征更明显并减少外部环境影响，同时提高人脸识别的准确性。目前人脸预处理可以通过直方图均衡化、灰度值变换、二值化处理、几何矫正等来实现（本次技术实现预处理见第三节设计实现）。 3．人脸图像特征提取：将人脸图像转换为一个多维向量，把人脸信息转换为特定数值来表示人脸的不同。目前可以通过人脸几何特征、代数特征、特征脸、云纹图等方式来提取人脸特征。 4．人脸特征评价：通过预先确立的人脸标准模型对人脸的信息进行差异性比较，获取差异值。标准模型所包含的信息包括：比例、长度、色差、深度等。

智慧消防平台通过互联网+技术为接入该平台的所有联网单位实时统计消防数据，第一时间提供消防安全解决方案。 主要模块有消防资产管理、警情以及设备监控、视屏监控、监管数据统计查询等 智慧消防平台 v2.0 主要负责消防资产管理、警情以及设备监控、视屏监控、监管数据统计查询等需求开发。 智慧消防平台 v3.0 负责前端技术升级 为Vue+Element 框架，负责前期技术选型，框架搭建等直至项目落地。

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项目描述: Ant Design UI页面设计及代码生成器，可将生成的代码直接运行在基于Ant Design的vue项目中；也可导出JSON页面，使用配套的解析器将JSON解析成真实的页面。 负责模块: 1. 开发页面设计器中表单、表格、按钮、插槽等基础控件 2. 开发基础组件中包含的小组件，利用Vue.Draggable使其可自由拖拽 3. 开发包含基础组件和小组件的配置项及其逻辑 4. 将设计器安装包托管至公司npm私服上 5. 更新迭代新需求及bug修复

1、该项目实现药店和医生的远程问诊，实现电子处方的开具、包含处方申请、连锁店管理、医生接单等模块 2、在项目中负责管理、用到的技术有html、js、websocket、springboot、shardignsphere、mybatis-plus、activemq、layui等

项目主要功能，创建一个试案，选择模拟器，选择上传的数据，就可以创建训练了，训练完毕后可以下载相关的模型。 全局css封装 sql 解析 大文件分片上传

低代码引擎，由界面设计器、OneCode通码框架以及，DSM领域建模工具 三部分支撑体系相互支撑的部分来组成，通过开放标准的组件协议完成相互继承支持。视图设计器引擎 设计器，采用的是拖拽引擎+插件的构造模型，用户可以通过开放的低代码协议编写插件。支持JS和JAVA两种扩展语言。样式构建提供了标准CSS3编辑器，支持事件动作以及函数动态扩展。支持自定义函数库扩展，支持阿里字体图片等资源库。 （2）OneCode通码编辑器： OneCode,是一款为低代码语言定制的统一语法体系，采用Java语言作为原生语言，运行在JVM环境中，用户可以通过Java语言与低代码应用进行交互，也可以通过Java语言完成引擎插件，调用代码引擎完成编译部署应用。 （3）DSMEngine领域建模： DSMEngine 是独立于设计器的OneCode建模工具，平台采用领域建模模型，支持仓储管理、聚合应用，以及CodeFactory输出为OneCode代码编译输出。 DSM模型支持三种建模模式： （1）CodeFrist 代码优先模式 通过Java语言 OneCode 模式原生撰写。 （2）ViewFri