图像(Image)

1，实时视频分析，检测人脸 2，提取人脸特征值，聚类片段 3，多个维度比对，优选同一个人的不同片段 4，自定义模板：素材+机位，背景音乐，水印 5，根据模板和优选片段，自动批量合成视频 6，上传云存储，供小程序调用展示

1. 整个项目框架搭建，技术选型 2. vtk开发，对于vtk非常熟悉 3. Qt & 图形图像开发 4. 产品用于用户图像数据拍摄，成像，3d渲染，还有其他类似的deconv, projection等等数据分析工作

系统概述 本医疗管理系统基于Kingson权限管理系统构建，采用多端分离架构，实现医院全业务流程的数字化管理。系统通过Kingson强大的OAuth2认证和精细化权限控制，确保各角色用户安全访问专属功能模块，满足医疗行业对数据安全和权限管控的特殊要求。 系统架构 1. 客户端组成 管理端：医院管理员使用，负责系统基础配置和全局管理 医生端：执业医生使用，核心诊疗工作平台 医助端：医护人员使用，辅助诊疗和患者服务 患者端：患者使用，自助服务和医患互动 2. 技术架构 认证层：基于Kingson OAuth2认证中心，实现四端统一认证 业务层：各业务模块微服务化，独立部署 数据层：医疗数据分级存储，敏感数据加密 各端核心功能 1. 管理端功能 人员管理 医护人员信息录入与维护 患者基础信息管理 多维度人员查询统计 角色权限管理 基于Kingson RBAC模型的医疗角色配置 医生、医助、药剂师等专业角色权限模板 细粒度功能权限控制（如处方权、检验单查看权） 系统配置 科室管理 排班规则设置 药品库维护 收费项目配置 数据统计 门诊量统计分析 处方统计 收入报表 2. 医生端功能 患者诊疗

1、首页，展示商品信息，搜索框，轮播图，活动商品，实现登录注册页面，以及用户信息修改 2、商品列表:主要是分类商品的列表展示，调用后台接口拿到数据动态的渲染页面，使用懒加载，每次拿到10条，上拉加载下拉刷新，提高用户体验 3、分类商铺:采用uni-app组件，实现多级分类菜单 4、购物车模块:使用 vuex暂时存储购物车数组，当用户点击加入购物车时，实现购物车商品的添加商品的删除、商品数量的增加和减少、清空购物车、显示购物车所有商品的总价等等。 技术栈:前台: uniapp + request.js + uni-ui组件 + vuex + sass 后台: vue-router + vueX +element Uladmin+ axios + Echartsis+ animate css动画库

1.首先通过算法从图像中分割出人脸区域，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。 2.利用深度学习模型（如FaceNet、VGGFace）从检测到的人脸区域中提取具有区分性的特征向量。 3.使用相似度度量算法（如余弦相似度）将提取的特征向量与数据库中的特征向量进行比对，以实现身份识别。 4.支持多种应用场景，如1:1（单个人脸比对）和1:N（多个人脸比对）。

1.商城商品首页瀑布式布局 2.个人中心收货地址管理，购物车 3.物流跟踪 4.客服聊天 5.购买支付等等 6.直播带货功能开发等等

开发了一个开源的用户社群教育与分享平台，具备高度自由的定制能力和强大的互动功能。它支持多用户协作、实时发布、富媒体内容展示，并通过去中心化架构保障数据自主性，特别适合搭建小型教育社区、自主学习圈和知识分享平台。相比传统平台，它更易部署、可拓展性强，并能实现与其他联邦社交网络的互联互通。 通过前后端分离的技术架构实现强互动社群体验：前端采用 Vue.js 和 TypeScript 构建现代化界面，后端使用 Node.js 搭配 PostgreSQL 和 Redis 实现高性能的数据处理与实时消息推送。平台支持模块化扩展、WebSocket 实时通信、多媒体内容管理和任务队列，便于构建教育分享、用户互动、内容沉淀于一体的社群平台，部署灵活、功能完整、上手快捷。

1.行业与业务场景(25%) 数字艺术创作工具 面向教育/设计领域，提供将文字或图像转换为Excel艺术画的创作方案，适用于: 教学场景:Excel格式操作教学、像素艺术编程案例 数字艺术:低成本像素画创作(需打印场景) 企业应用:LOGO快速原型制作、会议桌签生成 2.功能模块与用户价值(50%) 核心功能实现分为四大模块: 交亘系统: 通过多级弹窗引导用户完成模式选择(文字/图片)0 动态字体选择器支持主流中文字体切换(黑体/楷体/宋体/微软雅黑)o实时输入校验确保表格尺寸符合规范(正整数值检测)。文字渲染引擎: 动态字体适配算法自动计算最佳字号，确保不同字数内容完整显示0 文字居中排版与灰度反相处理，生成高对比度文字轮廓 支持跨平台字体路径自动探测，解决系统差异导致的字体丢失问题0 图像处理管线: 智能图像缩放采用LANCZOS算法保留细节特征0 。双阶段灰度处理:先反相增强轮廓，后二值化简化像素结构 坐标系翻转映射，匹配Excel行列编号规则0 Excel生成器 单元格样式批处理技术实现毫秒级染色(每秒处理500+单元格)0智能坐标系统自动标注"列-行"标识

1.现在城市的地下停车场越来越复杂，用户停车和找车耗时长，体验差，本项目可以使用户移动端小程序实现空车位寻找停车和找寻车辆 2.本项目具体技术通过深度学习模型实时检测空车位，通过vue框架搭建pc前端，小程序则用java技术搭建。

1、开发过漏洞测试教育平台，主要负责前端功能模块的开发，包括了靶场数量展示（通过echart.js图表进行动态渲染）、用户登录注册以及修改密码显示用户操作记录、动态渲染排行榜、接入deepseek大模型进行疑难解答以及其他方面的功能。 2、开发过文档管理系统、后台管理系统等。可登陆后获取用户详细数据，并对数据进行增删改查 毕业于某高校计算机系，在校期间专业成绩优秀，获得多次奖学金。曾参加中国大学生服务外包创新创业大赛并获奖。擅长开发前端开发功能页面包括企业或产品后台管理平台（echart.js图表渲染、xml异步等）、以及其他功能型页面的开发等。更擅长基于vue的uni-app开发。

本科专业为信息工程，曾经开发过多个微信小程序，结合各种单片机代码；精通微信小程序前后端搭建。 研究生专注于计算机视觉，尤其是医疗影像方向。深度学习方面代码熟练，使用Pytorch框架。擅长处理自然图像、CT、MRI、超声图像均有涉足。

该软件是一个典型的目标检测平台，采用 PyQt5 实现深色系 UI，整体风格偏向“程序员客栈”——简洁直观、功能明确。左侧是检测模式与输入路径配置区域，支持图像、视频、文件夹及摄像头输入，方便灵活；中间为可视化窗口，展示检测结果；右侧为日志输出区，实时反馈模型加载、检测过程等信息，便于调试与追踪。底部还配有图像翻页功能，支持批量检测。整体设计注重实用性，适合研发人员快速部署和验证目标检测模型。

内容: 数据挖掘模型基于人工智能、机器学习、统计学、数据库、可视化技术等,采用当前比较流行的分类、回归分析、聚类、关联规则等模型算法,从不同的角度对数据进行挖掘。组件算法的图形化,通过可视化拖拽操作,实现零代码挖掘,降低结束 门槛;支持流程动态调度,支持上下游交互调试能力,比如全流程运行、单点运行、按分支运行等。主要包括可视化挖掘和zeppelin脚本挖掘。 业绩: 参与平台功能开发和优化,前端jsp+layui和后端struts2接口开发;参与支撑区域相关工作;主要包括:泰州公安机器学习 版本上线、湖南挖掘竞赛支撑、江西电信机器学习验收支撑、安徽电信调度挖掘功能上线、电信集团数里淘金决赛支撑等。

生成带有加密信息的二维码图片，使用系统中特研的加解密函数进行处理，极大提高信息的隐蔽性和安全性。基于二维码的容错机制（如M/Q/H级容错率），秘密信息被编码为二进制序列后，按位翻转数据位完成数据隐藏。

猫八网是一款专注于留学服务的在线平台，致力于为用户提供一站式的留学咨询、院校匹配、申请规划、自选课程、签证办理等服务。平台整合全球院校和留学中介的数据信息，结合大数据分析和智能推荐算法，为学生提供精准的留学方案，提升申请成功率。 从后端开发的角度来看，猫八网采用了强大的微服务架构，确保平台各项服务和功能的无缝集成。系统能够高效处理大规模的数据，通过智能算法为用户提供个性化的推荐和分析。此外，平台后端还利用实时数据处理技术，确保用户在留学规划的各个环节都能获得最新、最准确的信息。 同时，猫八网不断优化服务流程，包括需求采集、项目管理经验积累、以及竣工验收等，确保为用户提供高效、精准、可靠的留学解决方案。我们的后端系统支持高并发和高可用，能够在用户量不断增长的情况下保持系统的稳定性和优异性能。

识别数字 根据轨迹寻线送药 根据数字对应的房间 叫药瓶送至病房 激光循迹 另一个激光跟踪 双车巡线 后车跟随

使用计算机视觉处理图像数据 特征提取和模式识别算法的应用 实时反馈和手势追踪 手势识别的准确性和实时性 多环境下的适应性 用户个体差异的适应 确定手势识别的基本功能，如识别滑动、点击等 规划高级功能，如自定义手势、手势密码等 明确手势识别在微信小程序中的具体应用场景

技术亮点 1. SpringBoot + MyBatis-plus + Shiro + jwt + Redis + Junit + Vue3 + TypeScript 等技术 2. 数据库：MySQL 3. 其他：阿里云服务器、cos存储桶、RabbitMQ、elasticsearch、NGINX、Docker 4. 前端：Vue3+ TypeScript + ElementUIPlus+node.js等技术

辰安科技作为中国电信旗下专注公共安全领域的高科技企业，依托清华大学的科研实力，以 “AI+IoT + 安全” 智能范式，打造大视频产品体系。该体系融合了辰思大模型、AI 智能算法、编解码技术、平台支撑、数字孪生等多项自主知识产权技术。在安全生产监管方面，通过智能视频算法分析，能及时察觉工厂、矿山等场所的安全隐患；针对自然灾害防护，利用双光谱摄像机和烟火 AI 识别算法，可提前预警森林火灾等灾害；家庭安全监护上，借助智能摄像机实现全方位守护；城市安全服务中，实时监控城市基础设施运行，对城市火灾、内涝等隐患快速预警，为各领域安全需求提供了综合性、高效能的解决方案 。

本方案的核心任务聚焦于机床控制系统上位机的设计与实现，涵盖了与下位机的高效通讯、机床各部位手动及自动控制运动的精准编写等多个关键环节。在界面设计上，我们秉持简洁明了的原则，力求为用户打造一目了然的操作环境；同时，功能设置全面而细致，涵盖了机床控制的各种需求，确保了系统的强大实用性。此外，我们高度重视用户体验，通过优化设计，使得系统操作更加便捷、流畅，有效提升了工作效率和用户满意度。