人工智能

此软件为学校开发。适合老师教学时点名答题，软件自带班级分类，答题统计分类，支持数据导出到表格。支持语音播报。

Djongo构建大数据平台，提供具有销售和支付的平台，并且提供产品和项目规划，具有独特的创造力，具有逻辑和规划能力

项目实现端到端识别中文医疗化验单表格，本人负责数据集标注、模型训练、模型测试、算法微调、预处理等工作。

项目整体采用spring-cloud+nacos微服务的架构实现，前端采用vue实现。项目主要目的是为了实现动态自定义的接口路由，对不同用户管理各个AI算法的使用，主要包含：用户管理，配置管理，引擎管理，系统管理，运营统计，日志管理等。

开发并实现基于深度语义表示和排序学习的法律检索系统。通过在6000万条法律文书上测试表明，其检索速度与Elasticsearch搜索引擎相当，能够实现实时搜索，且由于所提出方法分为粗排与精排两个阶段，将会使得检索性能更加稳定。

算力平台基于k8s搭建，用户可以在上面选择cpu,内存，磁盘，gpu来创建实例 整个平台分为用户登录，算力列表，用户实例，实例管理(创建/停止/删除)，账单管理，支付收费 主要难点是k8s的使用以及用户实例的稳定运行

项目模块： 1、综合展示 2、老人档案 3、运营管理 4、健康管理 5、运营管理 6、预警管理 7、统计管理 主要职责：项目采用前后端分离，需要对接硬件，负责硬件与后台的通信服务搭建，后台其它接口开发，整个前端项目初期的搭建，框架选择，以及页面编写，对接前后端数据。

提出基于注意力交互的排序学习方法。该方法使用排序学习来对长文本句向量进行更精确的排序，首先以Pointwise方式微调模型，将其作为交互向量的编码器，然后构建排序注意力模型，将交互向量以Pairwise方式进一步优化排序。实践表明，该方法的性能在LeCaRD数据集上超越了Lawformer，在本系统中有助于法律长文本更精确的排序。

1.saas系统模块包含（保险产品销售、头条咨询、保单整理、计划书、教育培训、理赔测算等模块）；视频客服后台包含（视频语音通话、多人通话、通话音视频记录、用户管理、聊天窗口、服务评价等模块） 2.负责项目页面视觉设计及交互设计 3.根据项目背景资料，明确用户需求，突出产品功能、解决用户痛点，操作便捷高效

使用python对样本数据进行预处理，基于遥感影像使用GEE和深度学习等方法提取省域范围上的冬小麦面积。并使用arcgis工具制作专题图

标准术语映射网主要功能是解决用非标准术语名称搜索标准术语名称的需求,该项目使用NLP模型及相似等相技术.本人负责后台功能接⼝的实现.

本软件是为网吧开发，功能具体如下：服务端和客户端之间互相通讯，服务端可以截取客户端界面，支持远程服务。

利用chartgpt与用户实现对话，生成图片和生成代码 我主要负责用python对接chartgpt接口 利用chartgpt与用户实现对话，生成图片和生成代码 我主要负责用python对接chartgpt接口

项目架构: springcloud + kafka + redis + rabbitMQ + mysql 1. 负责领导小组进行冷库项目重构(对接冷库通)开发，攻克难点 难点一：拉取冷库通数据时出现的OOM问题 难点二：拉取的冷库通主体数据需要适配到SAAS系统 难点三：拉取冷库通数据后的数据清洗，查询速度优化 难点四：定位、记录拉取数据过程中的错误，制定补偿方案 2. 负责编写拉取冷库数据通用模块工具 3. 负责设计开发SAAS系统部分模块: 数据隔离设计，租户模块(主体和租户)，公共资源配置模块(如预警类型,预警订阅) 4. 负责开发冷库接入一体化登陆平台 5. 负责优化项目文件服务器储存策略 6.负责制定项目需求设计，架构设计

本系统主要是企业内部领物资使用：主要包含人员设置、菜单管理、员工管理、岗位管理、物品管理、库存管理、领用管理、考勤管理、预算外领用记录。根据这9大功能模块来打造企业内部管理物料与预算管理。减少了企业在运营中过度浪费，从而达到降本增效的解决方案管理系统。 本人主要负责整个技术栈搭建、使用NodeJS(KOA)来实现后端服务编写、前端采用VUE+ElementUI来编写前端，通过Vuex来实现状态管理。小程序使用原生方式进行开发采用ColorUI来实现页面的布局开发。

Mui+HTML5plus政府智慧垃圾分类项目 项目描述 1.垃圾分类语音识别接入，plus.speech.startRecognize。 2.搜索详情查找以及历史记录持久化存储，localStorage。 3.路径传值问题修正，数据类型判断切换； 4.基座调试，打包上架商店，安卓apk+iosipa。

任务为利用给出的2016年到2017年60个车型在22个省份的每个月销量数据预测2018年 1-4月汽车销量，后通过手工特征提取获取结构化数据的方式进行建模 1.完成数据预处理、数据可视化、探索性分析等前期工作； 　2.完成任务的建模、特征提取、特征选择、模型框架搭建与实现等中期工作； 　3.完成两个模型（XGBoost和LightGBM）的模型融合、结果后处理等后期工作。

本程序应客户要求制作，客户有打卡机数据，可以导出为Excel表格文件，但每次统计都需要客户在表格手工计算，本软件的开发目的就是解放客户双手，自动按设置统计计算工时和工资。

该项目利用NLP(自然语言处理)将用户导入的内容进行提取，分条，精简，并按照关键词获取图标，帮助用户生成PPT文档，我是个人开发者，项目都是自己完成，界面是用ant design , 使用react + node.js 完成，NLP是从gitHub上找的python框架

saas版后台项目,该项目对于企业的流水账户,人员管理,发票审核,线下门店,补贴福利,卡务管理等复杂性管理进行可视化并用于线上操作,对于各级企业进行管理区分,针对不同企业开放相应的功能模块,并将公司各部门可视化,对于各级人员分配不同权限后可限制人员使用的功能