机器学习/深度学习

基于人脸关键点框架获取到400+人脸3D关键点数据，并绘制到人脸上。 关键点数据覆盖：眼周、瞳孔、鼻子、额头、内外嘴唇…… MediaPipe

某企业AI智能客服项目旨在利用人工智能技术，为企业打造一个高效、智能的客户服务系统。该项目通过模拟人类客服的对话方式，与用户进行实时交流，解答用户的问题、提供帮助和建议，从而提升企业服务效率、降低运营成本，并增强用户的满意度和忠诚度。 一、模块组成 智能问答模块：基于自然语言处理、深度学习等技术，对用户的问题进行识别、分析和回答。该模块能够准确理解用户意图，提供精准的答案和解决方案。 用户交互模块：负责与用户进行实时对话，包括语音、文本等多种形式的交互。该模块通过语音识别、语音合成等技术，实现与用户的语音交互；同时，也支持文本输入和输出，方便用户进行文字交流。 知识库管理模块：存储和管理企业的各类知识、常见问题及解决方案。该模块支持知识的动态更新和维护，确保智能客服系统能够随时提供最新、最准确的信息。 数据分析模块：对用户行为、问题类型、服务效果等数据进行收集和分析，为企业提供有价值的业务洞察和改进建议。 二、使用到的技术 自然语言处理技术：用于将用户的语言转化为机器可理解的形式，从而能够准确理解用户的需求和问题。通过分词、词性标注、句法分析等处理，提取出用户问题中的关键

当前越多越多的业务开始使用多模态大模型，尤其是视觉-语言预训练模型。在实际使用中，我们通常需要对预训练模型进行调优来适配实际的业务场景，而这需要大量的资源介入且费时费力，尤其是对视觉基座的调优在资源有限的情形下几乎是不可行的。本项目探索了在不调优视觉基座的前提下，仅通过对语言端进行调优并优化推理过程，实现语言增强的零样本多标签分类任务 (Zero-shot Multi-label Classification)。本项目为国际比赛获奖项目。

人类染色体核型智能分析系统，是一款基于人工智能技术，对人类染色体中期图像进行自动分割、识别、计数，并自动生成核型图的遗传实验室辅助工具。 功能包括：图像管理、一键识别、导出核型图、手动编辑（笔刷、多边形、缩放、旋转、移动等）、配置管理。 达到的性能：分割准确率>90%，核型准确率>75%，GPU识别速度12张/分钟，CPU识别速度4张/分钟，支持GPU、CPU、XPU、NPU、TRT环境，支持Win、Linux操作系统。 目前已被多家医院遗传实验室采用。

自动完成发票查验，无需输入验证码，提供发票查验界面和webapi接口，方便于现有系统集成，查验速度2秒以内，可以免费体验，有任何需求和建议可以发给我。

1. 利用keras深度学习框架实现CVPR论文中ghostnet模型的搭建。 2. 实现该模型的训练和测试，方便大家复现原论文结果。

⚫ 开发了一个用于地震后建筑物的损坏等级的预测系统。通过搭建自编码器（Autoencoder，ANN），对数据中地理坐标数据进 行特征工程，提取并加强了地理特征。 ⚫ 基于集成方法构建并训练了由随机森林，XGBoost 和 LightGBM 构成的模型来做预测， 取得了最高F1-score 75.32%，位 列前30名。

1. 学生端APP图书阅读打分、学习任务、课程功能、直播功能、发现功能、学习报告、积分商城、卡牌、评级测试、加入学校、消息推送等功能规划； 2、带领团队从0开始搭建各端功能，APP版本在三年多的时间里由1.0版本迭代到3.7.0，用户数量累计达到80万；

在采样过程中通过顶棚摄像头图像，识别出车辆的车厢位置及拉筋信息，为采样提供定位坐标，广泛应用于火电厂、冶金行业、焦化厂等。

架构设计。基础框架搭建，springboot+dubbo微服务架构 第三方底层框架集成。包括万科项目底层组件，云信直播、视频SDK 第三方业务系统集成。海尔单点登录集成，海尔用户中心注册、修改用户接口集成，对接海尔 COSMOPlat支付接口，对接海尔消息平台（短信），七鱼客服系统集成 核心业务模块。包括在线学习、直播、点播观看和管理，订单模块，支付模块 后台模块。包括用户管理，集团组织机构管理，用户权限（shiro），直播点播统计（ELK） 推流助手二次开发（c++）。对推流助手UI进行调整，添加了类似清晰度、直播暂停、恢复等功能 海尔COSMOPlat项目部署，基于k8s平台的docker镜像部署 基于pytorch开发、训练的AI搜索助手

负责（基于python语言，torch框架，开源yolov5的目标检测项目，标记图片数据来源—robotflow） 其他（非本人）（包装为安卓测试应用）

对于重点交通路段的车辆信息进行监测和违法取证。 亮点分析： 1、使用后台线程处理视频帧： 创建了 VideoProcessor 线程类，用于处理视频帧和检测。 通过信号 frame_processed 将处理好的帧和入侵信息传递回主线程，避免主线程阻塞。 2、硬件加速： 确保在OpenCV中使用硬件加速解码（这部分需要确认OpenCV的安装支持硬件加速）。 3、非极大值抑制优化： 使用 cv2.dnn.NMSBoxes 函数进行非极大值抑制，提高检测框的准确性。 4、异步任务： 将繁重的计算任务放在后台线程中执行，提高主界面响应速度。

现实中，有数百万人患有严重的身体残疾丧失了交流以及与环境互动的能力，然而其感觉和认知功能通常仍然完好无损。这为利用BCI技术以改善患者生活质量提供了可能。P300-Speller是基于EEG的BCI系统中最热门的应用之一。正被用来解析那些思维正常却行动不便的病人的真实意图和想法，P300-Speller允许用户使用图形用户界面（GUI）与环境进行通信，可以让患者在生活上更加独立，甚至在一定程度上恢复他们的社交生活。因此，研究P300脑机接口技术具有极高的实际应用价值。

基于关键点提取框架获得人体30多个关键点坐标信息，选择向量夹角作为度量标准。提供10余种不良坐姿检测功能。 MediaPipe

为了达到对低照度和高曝光图像的增强的目的，分别使用主观评价指标和客观评价指标对算法进行评价。基于pytorch设计网络结构输出参数对图像进行简单变换，网络使用VGG16的卷积结构并增加残差连接，使用输出层预测变换参数，设计了五种损失函数进行惩罚训练。并设计UI交互界面对比不同算法的实时增强情况。

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这是一个简单的图像识别处理，基于python的CIFAR10数据集进行多次训练，再通过输入图片来识别该图片的内容是属于CIFAR10训练集中的哪类图片。整个作品的代码均为我一人制作。使用了机器学习基础中的CNN卷积代码实现图像识别。实现了再在整体数据集上的正确率达65%

项目主要是在DETR系列目标检测算法的基础上进行改进的，将其与多模态模型进行融合，将单模态目标检测算法改进为多模态目标检测算法，实现检测能力和识别能力上的提升。

基于LangChain + 开源 LLM构建个人知识库，用 LangChain 对文档进行向量化，然后检索内容，在调用 LLM 对得到的内容进行总结输出

通过时间序列ARIMA、循环神经元LSTM等算法对大盘进行预测 通过大数据、统计等算法对股票进行预测 PHTHON C++ VS/VSCODE