人工智能

包含多文件批量读取、表格数据合并、重复数据自动剔除、空白单元格填充、数据分类汇总五大功能模块。可一次性读取文件夹内数十份Excel文件，统一格式后汇总输出总报表，自动校验数据格式错误，适配门店台账、部门月度报表批量整理场景，大幅缩减人工复制整理耗时。，

跨端设备发现与连接模块（基于BLE、WiFiP2P、鸿蒙分布式软总线）本地AI推理引擎模块（基于C++ONNXRuntime/TensorFlowLite，支持离线语音指令识别、传感器模式识别）轻应用桥接模块（为微信小程序/快应用提供JSBridge，调用本地AI与设备控制能力）多模态数据融合模块（

项目采用原生+Flutter混合开发架构，包含以下核心模块：1.机票预订系统┌─智能搜索──────→多条件组合查询（日期/目的地/舱位）├─比价引擎──────→同一航线多时段价格对比├─订单流程──────→选舱位→填信息→支付→出票（完整闭环）├─支付集成──────→微信支付/支付宝/银行卡

同步教材：覆盖全国主流版本中小学英语教材，支持年级和单元选择，单词与教材完全同步单词背诵：采用图文结合、真人发音的方式展示单词，支持拼写、选择、听写等多种背诵模式智能复习：基于艾宾浩斯遗忘曲线设计智能复习算法，自动提醒学生复习已学单词，提高记忆效果测试评估：提供单元测试、期中测试、期末测试等多种测试

该项目分为Python语言开发的增强版BrowseUse、Go语言开发的Agent调度工程。我在其中负责UserAgent和ReportAgent的Prompt调优、大模型调用性能优化、工具链与算子功能完善、系统稳定性与性能优化等方面的工作

该项目使用了Python和Go两种开发语言，核心模块有大纲提取、正文抽取、版面分析、图片解析、表格解析、混合重排等。其中任务调度和工具调用由Go语言实现，具体的解析算法由Python实现。

VisionForge是一个让“想法秒变应用”的AI低代码平台，业务人员只需说出需求，系统就能自动生成可运行的应用，真正打破了技术与业务之间的壁垒。对比维度 传统低代码平台（如OutSystems、明道云） VisionForge 优势说明开发方式 拖拽组件+手动配置 自然语言输入+AI自动生成 更

主要模块，登陆模块，开处方，开检验下，开检查等网上问诊业务。开处方分为西药和中药两个类型，要根据药品包装量和最小单位计算开药数量，中药剂量计算比较复杂，最后需要医生检查确认后，患者才能收到订单进行支付。

传统的电力保护装置的空气开关的击发方式为同时接触零火线，但现实生活中多为零线或火线单根触电，我的产品解决了这一难题。我们能做到电不伤人的核心技术是电气隔离，在材质方面我们通过某些材质(保密)分隔不同的电路，使设备进出线路两侧无直接金属连接，而传递能量时，使用非导电介质实现传递，实现电——磁——电的能

熟练掌握3D点云立方体标注、障碍物3D框选、雷达+图像联合标注、行人/车辆/非机动车/交通标识三维标注，熟悉自动驾驶激光雷达场景标注规则，理解点云分层、远近景区分、遮挡判定，可完成3D标注、复检、修正类任务。

-核心功能：自动抓取多平台订单数据，完成订单信息清洗、格式统一与批量校验，实现订单与库存数据的自动对账，识别异常订单并生成预警。​-自动化能力：支持定时任务执行，替代人工手动录入与核对，将订单处理效率提升80%以上，降低人工操作失误率。​-数据输出：自动生成结构化的订单报表、库存变动台账，支持数据导

代码合并和构建阶段，AIOps就不再只是运行测试脚本，而是充当“风险评估师”的角色。智能代码审查与架构漂移检测：AIAgent不仅检查语法错误，还会结合历史Git提交记录、Jira需求文档和架构规范，自动审查代码的逻辑一致性和潜在安全漏洞。如果发现代码实现偏离了预设架构（如出现循环依赖），它会直接预

核心功能模块：智能对话机器人、多渠道接入（网站、小程序、APP等）、人工客服工作台、工单管理、数据统计分析、知识库管理。主要功能描述：支持自然语言理解与意图识别，可自动回复80%以上常见咨询；人工客服可实时接管会话，工单系统实现问题闭环；数据看板直观展示咨询量、响应时长、满意度等指标，助力企业优化服

本人具备多年移动端开发经验，熟练掌握iOS、Android、鸿蒙及前端全端开发技术，能够独立负责App从需求分析、架构设计到上线维护的完整流程。熟悉Swift/Kotlin/ArkTS/JavaScript/TypeScript等开发语言，精通各平台原生框架与跨端技术栈，注重代码规范、性能优化与用户

主导/参与开发“世纪房产网”多端房产平台，采用Uniapp框架实现一套代码多端发布（微信小程序+App），同时维护基于HTML+jQuery+Layui的传统官网。后端统一采用ThinkPHP提供API支撑

1、自研的无监督学习的数学算法来完成异常发现任务。2、寻找某个数学量，并用历史数据计算该数学量的分布，新数值相对于历史分布的离群程度，就可以用来表征异常程度。3、工业情况复杂得多，经常并不能只用简单值就能发现所有异常了，还会用到变化快慢、离散程度等复杂的数学量。4、多维异常程度综合起来，最常用的方法

功能模块：设备管理模块：通过ADB或其他方式连接和管理多台设备。应用安装模块：将指定的应用安装包安装到连接的设备上。应用启动模块：启动已安装的应用，并可进行简单的操作验证。应用卸载模块：卸载设备上的指定应用。测试报告模块：生成测试报告，记录每台设备的测试结果。主要功能描述：该脚本利用Appium和A

运用先进的AI帮用户生成以用户照片为原型的专属漫画。用户可分享生成的漫画，其他用户可点赞、评论、收藏，还可以关注用户，并设置用户自己的头像、昵称。用户的所有操作都能涨经验值和等级，并有根据用户等级排行的排行榜

语音/文本输入：用户通过语音或文本输入自然语言指令。例如：“明天早上从宁波到杭州的车票。”本地NLP推理：调用MindSporeLite加载miniRBT模型。执行意图识别→识别为“设置备忘录”。执行槽位提取→提取“出发地”：宁波与“目的地”：杭州。结构化存储：将提取的槽位信息转为结构化备忘数据，保

整体架构：1.应用服务器A-Extract模块提取源数据库A数据到消息队列2.应用服务器A-Router模块进行路由3.应用服务器A-Transport模块传输消息到应用服务器B4.应用服务器B-Agg模块整理消息5.应用服务器B-Load模块加载消息到目标数据库B负责整个项目，从架构设计到代码实现