自然语言处理

语音对话，角色定制，兼容小智系统，可直接使用小智服务器系统。未来会增加智能家居控制系统，利用红外线控制电视，空调等。可以定制外壳，作为商品销售。兼容乐鑫esp32开发板。

1.用户侧功能菜品浏览与搜索：分类展示、关键词搜索与分页加载。购物车与结算：实时计算金额，支持优惠券抵扣，集成主流支付。订单管理：查询历史订单及实时状态。“我的”模块：管理个人信息、会员积分与收藏。2.创新点：双模式AI客服“咨询本店”模式：基于门店知识库与业务API（菜单、订单状态、优惠券规则），

一、在线智能客服1.微信渠道关注某银行的微信公众号后，发送文字、图片、语音等信息后，传输给智能机器人，机器人根据内容回复相应的文字、图片或语音。输入“人工”相关关键字后，转人工服务，由人工进行回复。2.手机银行渠道通过将H5页面嵌入到手机银行中，发送文字、图片、语音等信息，由机器人自动回复。输入“人

TangoAIHub，是一款基于阿里巴巴百炼平台开发的AI助手，目前提供AI聊天、哄哄模拟器、糖果智能客服和ChatPDF四个主要功能，可以完成与AI大模型的智能交互回答您的日常问题；体验模拟女友的游戏，让您更好应对；作为专业客服为您提供合理的课程方案；帮您回答关于PDF文档中的内容，想要什么直接问

系统主要功能包括：-智能语音处理：通过通义听悟实现实时语音转文本，支持热词权重配置和流程关联-流程化服务管理：覆盖接待问诊、检查测听、方案选择、验配调试、购机服务、售后支持等全流程业务场景-客户信息管理：完整的客户档案管理和服务记录追踪-客户信息获取：自动抓取客户的基础信息-听力图识别：基于多模态大

实时语音识别 (Real-time Speech Recognition): 能够捕捉麦克风输入，并将用户的语音实时、准确地转换为文本。 自然语言理解 (Natural Language Understanding - NLU): 分析转换后的文本，理解用户的意图和关键信息（例如指令、询问的对象、参数等）。 对话管理 (Dialogue Management): 在多轮交互中维护对话状态和上下文，使对话更加连贯自然。 任务执行与技能调用 (Task Execution & Skill Invocation): 根据理解的用户意图，执行相应的操作，例如： 信息查询: 获取天气预报、时间、百科知识、新闻等。 媒体控制: 播放/暂停音乐、调整音量。 简单助理任务: 设置提醒、创建待办事项。 语音合成 (Text-to-Speech - TTS): 将助手的文本回复通过 edge-tts 转换成清晰自然的语音进行播放。 Web 界面交互 (Web Interface Interaction): 提供一个用户友好的网页界面，可以： 显示语音识别的文本和助手的回复。 允许用户通过文本输入与助手交互。 (可能) 展示图片、链接等多媒体信息。 多模态反馈 (Multimodal Feedback): 结合语音、文本以及可能的视觉元素（在Web界面上）来呈现信息和交互结果。 图像分析(Image Analysis): 可以通过pygame.camera调用摄像头或者截图当前页面，并与llm互动获取想要的信息 剪切板提取(Clipboard Management): 可以通过pypercli获取剪切板中的文本内容并自动判断是否需要进行执行 上下文管理(Context management): 通过EnhancedConversationContext类管理对话记录，支持记住或者遗忘特定信息，根据相似度判断是否清除旧的上下文，能够根据对话历史生成更相关的回复 日志记录(Logging): 使用rich库美化日志输出，并将日志保存到文件中 网页搜索(Search): 使用DuckDuckGo搜索用户指定的内容，并返回搜索结果摘要

1.本方案面向使用三坐标测量机（CMM）进行工业测量作业的技术人员，特别是在高精度、重复性操作场景中工作的一线测量员。传统测量流程需频繁使用鼠标键盘进行操作，效率低且容易出错。该语音助手系统通过自然语音交互替代传统输入方式，显著简化操作流程，解放双手，提高测量效率，并减少人为误操作的可能性，特别适用于复杂环境下的辅助操作和高频重复任务。 2.完全本地化运行：无需联网，适用于厂房、保密实验室等网络受限环境，保障数据安全。 高定制化指令系统：内置约60条基础指令，支持模糊语义识别与上下文理解，结合测量业务深度优化。 跨平台集成能力：通过 Python 调用 COM 接口与三坐标测量软件深度集成，可快速部署到现有工业系统。 大模型推理：加入大模型增强语音推理，提升智能化 人性化语音反馈机制：集成本地 TTS（语音合成）模块，增强交互感与用户体验，贴近手机语音助手的使用习惯。

主要面向企业数据分析师、知识工程师、AI 研发团队以及希望构建智能问答系统、知识管理平台的机构。在知识图谱及动态数据问答分析需求日益增长的背景下，当前知识大脑构建存在诸多痛点：知识建模缺乏灵活且标准化的工具，导致知识结构混乱；知识编辑效率低，难以快速更新与修改；不同来源数据难以融合，形成数据孤岛；数据接入渠道单一，无法适配多样化数据源；数据入图过程复杂，耗时长；数据标引不精准，影响知识检索与应用；知识图谱底层存储性能不足，无法满足高并发、大规模数据存储需求。本方案旨在一站式解决知识大脑构建环节中的这些问题，提升知识管理与应用效率。​ 2.【50%】相比于市场常规方案，本方案有哪些特点​ 一体化全流程覆盖：市场常规方案往往只能解决单一环节问题，如仅提供知识图谱存储或数据接入功能。而本方案涵盖知识建模、编辑、融合、数据接入、入图、标引及底层存储等全流程，各模块紧密配合，形成完整闭环，大幅提升知识大脑构建效率。​ 高度灵活与可扩展性：知识建模模块支持自定义多种知识结构模板，可根据不同行业、业务需求快速调整；数据接入模块兼容关系型数据库、非关系型数据库、API 接口、文件等多种数据源，且能轻松接入新的数据源类型；底层存储可根据数据规模动态扩展存储节点，适应数据量增长。​ 智能高效：知识编辑模块配备智能辅助编辑功能，如自动语法检查、语义关联推荐等，提高编辑效率；知识融合利用机器学习算法，自动识别数据间的关联与冲突，实现高效融合；数据标引采用自然语言处理与深度学习技术，实现自动化、精准化标引。​ 高性能存储与查询：底层存储采用分布式图数据库技术，相比传统方案，在处理大规模知识图谱数据时，查询响应速度提升数倍，能支持高并发的知识问答与分析请求。​ 3.【20%】方案的产品组成或技术选型​ 知识建模工具：采用基于本体的建模技术，结合可视化建模界面，用户可通过拖拽、配置等操作快速构建知识模型，支持 OWL、RDF 等标准语义网语言。​ 知识编辑平台：基于 Web 的富文本编辑界面，集成 AI 辅助编辑功能，支持多人协作编辑，确保知识更新的及时性与准确性。​ 知识融合引擎：基于深度学习的实体对齐与关系融合算法，自动处理数据冲突，实现多源数据的无缝融合。​ 数据接入网关：支持 JDBC、RESTful API、FTP 等多种数据接入协议，提供数据清洗、转换等预处理功能，保障数据质量。​ 数据入图工具：采用并行处理技术，将清洗后的数据高效导入知识图谱，支持增量更新与全量更新模式。​ 数据标引系统：基于 BERT 等预训练语言模型，结合自定义标注规则，实现自动化、高精度的数据标引。​ 知识图谱存储：选用分布式图数据库 Dgraph，具备高可用性、强一致性和水平扩展性，能够高效存储和查询大规模知识图谱数据。​ 这套工具集全面覆盖知识大脑构建需求并独具优势。若你对其中某个工具、技术或有其他优化需求，欢迎随时和我说说。

将传统的单一意图预测系统改进为多意图预测系统，实现了任务型对话系统中多意图识别和槽位填充的深度学习联合模型。 为解决单一联合模型无法捕捉全部信息和处理复杂关系的问题，采用了显式和隐式交互的联合建模技术，捕捉不同层级的信息。 针对标签不确定性产生过度指导的问题，构建了槽位共振矩阵并使用图网络，缓解了信息间的过度指导。 通过使用非自回归模型，并行意图识别和槽位填充任务，显著提升了系统的响应效率，将平均响应时间控制在了50毫秒以内。 在MixATIS和MixSNIPS数据集上的实验结果显示，该模型效果超过了现有可复现的模型效果，上线后服务用户超1万人。 本项目需要解决的问题是将招投标等各种类型的公告进行分类以及抽取招标公告中的联系人、标的物、预算金额等14个字段。 针对技术中存在类别多样、段落多样、指代多元、表格嵌套的难点，构建HTML语法树，采取深度学习和规则方式相结合的方法。 通过命名实体识别、智能分词、滑动窗口、规则匹配方法，文档解析准确率达99.8%，有效分类公告并精准识别抽取关键信息。 发表专利“网页文档的信息提取方法、装置和可读存储介质”，目前已被多家企业采用。

1.面向人群： - 自媒体创作者（播客、视频博主） - 企业内部会议系统 / 智能客服系统 - 教培机构、讲座平台 - 内容审核、运营辅助人员 2. 解决的问题： 在现实场景中，大量语音信息（如音频会议、电话录音、直播内容）无法被高效地提取、理解与归档。本方案提供自动化语音转文字+关键词提取API服务，解决以下痛点： - 手动听写费时费力 -关键信息散乱，无法提取重点 -无法快速生成结构化摘要或报告 通过本方案，用户只需上传音频文件，即可获得：高精度的文字转写内容；核心关键词、时间点、摘要信息；可嵌入工作流的标准 JSON 响应结构 3.核心模块构成 1） 音频转文字模块；2） 文本关键词提取；3）异步 Web API 服务；4）文件预处理模块 4.API返回结果 { "transcript": "我们今天主要讨论的是项目进度和资源配置问题……", "keywords": ["项目进度", "资源配置", "关键风险"], "summary": "本次会议主要聚焦于项目进展与人员安排。", "language": "zh", "segments": [ {"start": 0.0, "end": 5.2, "text": "大家好，今天开会的主要目的是……"} ] }

项目是面向考编考公的被培训人员，针对他们的需求进行模拟的AI面试，通过学员的回答，经过三步生成对应的报告： 1、根据学员回答的视频（或只语音）通过AI模型，转换成文本 2、根据学员回答的文本，加上题目和参考答案，按照需求组织成上下文，通过AI大模型处理获得批改结果（优点、不足、各项分数等） 3、根据AI批改结果，组织成流程的文字，用模拟老师的声音去转成点评语音 整个报告返回学员查看，这个是核心功能

基于k8s的容器云平台构建项目，自定义注解防止重复提交，引入Quartz框架定时任务，使用Lock锁 实现并发请求锁机制，使用Lock锁机制，实现并发请求的锁定，确保关键操作的原子性和数据的一致性  通过平台进行批量处理，利用SpringAOP对Excel导出功能进行限流，避免出现大数据导致内存溢出 的情况，利用MyBatis插件对返回结果中包含的客户敏感数据进行脱敏  使用jstat查看JVM信息，因YoungGC过于频繁，增大新生代的内存比，从而减少了总的GC时间， 并将堆区启动内存和最 大内存设置相等，防止JVM反复调整堆内存大小而产生的性能消耗  基于静态ThreadLocal封装线程隔离的全局上下文对象，用于存取用户信息等全局数据，减少对远程查

龙测科技是一家专注于AI-TestOps软件测试的国家高新技术企业，也是一站式自动化测试工具提供商。龙测AI-TestOps云平台的核心理念是利用现代AI技术及先进测试算法，彻底改变目前手工及自动化软件测试形态。在ARM技术的支持下，龙测科技拥有涵盖市面上绝大部分软硬件系统的UI功能产品体系，凭借全球领先的测试代码生成器技术、测试代码一键自动生成等能力，为行业客户提供高效、可维护、低成本的自动化测试工具，为产品质量保驾护航。

解决文本聚类 数据预处理部分 当前问题： 报告中仅提到了基本的滤波和去噪，但未详细说明预处理的具体方法和挑战。 建议补充： 1. 噪声去除技术 我会使用： 小波变换（Wavelet Transform, WT） 技术分析： o小波变换（Wavelet Transform, WT） o原理：小波变换可以分解 ECG 信号的不同频率成分，去除高频噪声（如肌电干扰）或低频噪声（如基线漂移）。 o优点： 适用于非平稳信号（ECG 是一种非平稳信号）。 能在时域和频域上精确定位信号特征。 可分离不同噪声类型（肌电干扰、高频噪声等）。 o缺点： 需要选择合适的小波基（如 Daubechies 小波）。 参数调整较复杂，容易影响信号质量。 QRS 复合波检测 使用： CNN/LSTM 进行 R 波峰检测 Pan-Tompkins 算法 二选一待定 分析： 优点： 实时性强： Pan-Tompkins 算法适合在实时监测中应用，因为它的计算量较小，处理速度快。 对硬件要求较低，可以在嵌入式设备或微处理器上运行，适合移动监护仪等设备。 高效性：  算法简单且易于实现，基于经典信号处理技术（如滤波、导数、平方运算等），不需要复杂的机器学习模型。 算法能够准确地检测出 QRS 波群的位置，尤其在 噪声较低的 ECG 信号 中表现良好。 广泛应用：  作为 QRS 检测的经典方法，Pan-Tompkins 算法已被多次验证，具有较好的理论基础和应用实战经验。 适应性好：  该算法在许多不同类型的心电图信号中均能保持较高的准确性，特别适用于常见的成人心电图。 缺点： 对噪声敏感：  尽管算法通过预处理减少了噪声的影响，但它仍然容易受到 基线漂移、肌电干扰（EMG）和其他电气噪声的影响，尤其在低质量的信号中效果较差。 对 心电信号中其他波群（如 P 波、T 波） 的干扰敏感，可能会错误地将 QRS 波群的边界误判。 参数调节依赖性强：  该算法的性能依赖于阈值设置和滤波器的参数，这些参数需要根据具体的 ECG 信号进行调节。 适应性较差，不同患者的心电信号可能需要不同的参数配置，影响了算法的通用性。 对心率变化适应性差：  对于快速心律（如心房颤动、室性早搏等）或慢速心率的 ECG 信号，算法可能出现误判或丢失 QRS 波群，尤其是当 QRS 波形过于接近时。 对长时间心电图信号处理较慢：  虽然算法本身计算效率较高，但在长时间（例如 12 导联心电图信号）的处理过程中，累积的误差可能会影响 QRS 检测的准确性。  3. 数据标准化 使用： Min-Max 归一化 分析： 数据类别编码：进行One-Hot 编码。 额外补充的噪声去除、QRS 检测和标准化方法 1. 其他噪声去除方法 方法 原理 优点 缺点 巴特沃斯滤波器（Butterworth Filter） 低通/高通滤波，去除特定频段噪声 计算量低，易实现，适用于工频干扰去除 只能滤除固定频率范围，难以适应非平稳信号 小波变换（WT） 通过小波分解 ECG 信号，去除高频或低频噪声 适用于非平稳信号，可去除多种噪声（肌电干扰、高频噪声等） 参数选择复杂 自回归滑动平均（ARMA） 预测信号趋势并去除低频噪声 适用于基线漂移去除 对信号的结构要求较高 经验模态分解（EMD） 分解信号为本征模式函数（IMF）分量并去除噪声 适合非线性、非平稳信号，适用于 ECG 计算复杂度高 2. 其他 QRS 复合波检测方法 方法 原理 优点 缺点 Hilbert 变换 计算信号的瞬时能量检测 QRS 计算量低，适合实时应用 容易受到基线漂移影响 3. 其他数据标准化方法 方法 适用范围 优点 缺点 Z-score 标准化 适用于 ECG 信号幅度变化较大的数据集 减少个体间的幅度差异，适用于 CNN/LSTM 对异常值敏感 均值去除 适用于不关心绝对幅值的分类任务 适合心律失常分类 可能丢失部分幅值信息 为什么选择当前的技术 处理步骤 方法 选择理由 噪声去除 小波变换（Wavelet Transform, WT） 适用于非平稳 ECG 信号，能去除肌电干扰和基线漂移 QRS 检测 未使用（建议补充 Pan-Tompkins 或 CNN） QRS 波检测用于心律计算 数据标准化 Min-Max 归一化 减少个体间差异，提高模型稳定性 模型选择 CNN（卷积神经网络）： 优点：CNN擅长于从局部区域提取特征，尤其对于心电信号中的局部变化（如P波、QRS复合波、T波等）非常有效。由于心电图（ECG）具有类似图像的时空结构，CNN能够通过卷积层自动识别这些波形特征，且无需手工设计特征。 缺点：对于长时间序列的建模能力较弱，无法捕捉时间上的长期依赖关系，因此在处理连续心电信号时，可能会丢失一些重要的时序信息。 BiLSTM（双向长短期记忆网络）： 优点：LSTM能有效捕捉时间序列数据中的长时依赖关系。由于心电信号是时间序列数据，BiLSTM能够同时考虑信号的过去和未来信息，对于心律失常的分类具有很大的优势。双向LSTM（BiLSTM）可以更全面地理解时间序列中的上下文信息。 缺点：训练时间较长，且可能面临梯度消失和计算资源需求较大的问题。 CNN + BiLSTM 结合： 优点：该组合能够同时捕捉信号的局部特征（通过CNN）和时序依赖（通过BiLSTM），使得模型在分类心律失常时，能够有效地整合空间特征和时间特征，从而提升分类准确性和鲁棒性。 缺点：模型复杂度较高，可能需要较多的计算资源和训练时间。 Transformer 结构（如 ECG-BERT）： 优点：Transformer通过自注意力机制能够自适应地聚焦心电信号的关键部分，尤其在长时间序列数据上，Transformer能够更有效地捕捉远距离依赖信息。ECG-BERT作为Transformer的一种变体，专门用于ECG信号建模，能够提高分类性能。 缺点：Transformer通常需要大量的数据和计算资源进行训练，且相较于LSTM，可能对于短时间序列数据的处理效果较差。 超参数优化方法 网格搜索（Grid Search）： 优点：网格搜索可以通过穷举法尝试所有可能的超参数组合，确保找到最优组合。 缺点：计算量大，尤其在超参数空间较大时，效率较低。 随机搜索（Random Search）： 优点：相较于网格搜索，随机搜索通过随机选择超参数组合，能够在较短时间内找到较好的结果。适合于超参数空间较大的问题。 缺点：无法保证找到全局最优解，可能会错过某些潜在的最佳组合。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）： 优点：贝叶斯优化能够通过建立超参数与模型性能的概率模型，减少不必要的计算，提高搜索效率。适合于优化复杂且昂贵的目标函数。 缺点：对初始点的选择比较敏感，且贝叶斯优化算法本身的实现和理解较为复杂。 Keras Tuner： 优点：Keras Tuner为超参数优化提供了高效且简便的接口，支持多种搜索算法（如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化），并且与Keras框架紧密集成，使用简单。 缺点：对于极其复杂的超参数空间，可能需要更多的计算资源。 损失函数与优化算法 Focal Loss： 优点：Focal Loss通过给难分类样本更大的权重，能够有效处理类别不平衡问题。对于心律失常的分类，少数类（如一些稀有心律失常）往往被大多数正常心电信号所覆盖，Focal Loss能够帮助模型更好地关注这些少数类。 缺点：Focal Loss的超参数（例如焦点参数）需要精心调整，否则可能会影响模型性能。 AdamW（改进Adam）： 优点：AdamW在Adam的基础上增加了权重衰减（L2正则化），能够更好地防止过拟合，尤其是在深度网络中。它还通过动态调整学习率来加速收敛。 缺点：对于某些任务，AdamW可能不如SGD+动量更稳定，特别是在大规模数据集上。 学习率调度（Learning Rate Scheduler）： 优点：学习率调度通过调整学习率，使得模型在训练过程中逐渐收敛，避免了学习率过高导致的不稳定。常用的学习率调度方法包括阶梯衰减、余弦退火等。 缺点：学习率调度的策略需要根据实验结果进行调整，否则可能无法得到最好的训练效果。 其他损失函数 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）： 适用场景：通常用于分类问题，尤其是多分类问题。 优点：易于理解和实现，在二分类问题中效果好，能够有效地处理概率输出。 缺点：在类别不平衡的情况下，可能会对多数类样本产生偏见，导致模型无法很好地识别少数类。 Mean Squared Error (MSE)： 适用场景：用于回归问题，衡量预测值与真实值之间的差距。 优点：MSE简单直观，且具有良好的数学性质，易于优化。 缺点：对于离群点敏感，容易受到异常数据的影响，导致模型偏离真实趋势。 Huber Loss： 适用场景：回归问题，尤其是当数据中有离群点时。 优点：结合了MSE和MAE（Mean Absolute Error）的优点，对离群点具有鲁棒性，能够减少它们对损失的影响。 缺点：需要选择一个合适的阈值（delta），否则可能影响模型性能。 Kullback-Leibler Divergence Loss (KL Loss)： 适用场景：常用于生成模型、变分自编码器（VAE）和对比学习中。 优点：能够度量两个分布之间的差异，适合需要概率分布建模的问题。 缺点：对于零概率事件，可能导致不可数的损失值，因此需要对数据进行平滑处理。 Dice Loss： 适用场景：多用于语义分割任务或图像分割任务。 优点：特别适用于类别不平衡的问题，能够计算两个集合的相似度，避免对小类别的忽视。 缺点：计算较为复杂，且通常需要配合其他损失函数使用以提高稳定性。 Cosine Similarity Loss： 适用场景：用于度量两个向量之间的相似性，常见于信息检索、自然语言处理等任务。 优点：对向量的尺度不敏感，适用于需要衡量方向相似度的问题。 缺点：不适用于需要考虑向量大小的任务，可能对一些场景不合适。 其他优化算法 SGD（Stochastic Gradient Descent）： 优点：简单有效，适用于各种深度学习模型。 缺点：容易陷入局部最优，收敛速度较慢，尤其在非凸优化问题中。 Momentum： 优点：通过引入动量项，改善了SGD的收敛速度，避免了在局部最小值附近震荡。 缺点：需要选择一个合适的动量值，否则可能导致训练不稳定。 Adam（Adaptive Moment Estimation）： 优点：结合了动量和自适应学习率，能够较快地收敛，适用于各种类型的神经网络，且无需手动调整学习率。 缺点：可能在某些任务上出现过拟合，尤其是在数据稀疏时。 AdamW（Adam with Weight Decay）： 优点：相比于Adam，AdamW引入了权重衰减（L2正则化），有效地防止了过拟合。 缺点：计算复杂度略高，且超参数需要仔细调整。 RMSprop： 优点：对学习率进行自适应调整，能够加速收敛，适用于循环神经网络（RNN）等结构。 缺点：超参数设置较为敏感，可能需要精细调节。 Adagrad： 优点：根据每个参数的稀疏性进行自适应调整，能够在稀疏数据（如文本分类）中发挥优势。 缺点：长期训练时，学习率可能会减小到过低，导致收敛速度变慢。 Nadam（Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation）： 优点：结合了Nesterov加速梯度和Adam的优点，能够在训练过程中更快速地收敛。 缺点：与Adam类似，可能会在一些任务中引起过拟合，需要调节超参数。 FTRL (Follow The Regularized Leader)： 优点：适用于大规模数据和在线学习，能够处理稀疏数据。 缺点：需要对损失函数进行调整，且不如Adam和SGD在传统深度学习中流行。 超参数优化方法 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）： 优点：适合优化计算成本高昂的函数（如神经网络训练），能够在较少的实验次数中找到较优解。 缺点：贝叶斯优化对初始值的选择敏感，且可能需要较长的时间进行训练。 网格搜索（Grid Search）： 优点：能够穷举所有超参数组合，确保找到最优解。 缺点：计算成本高，尤其是在超参数空间较大时，效率低下。 随机搜索（Random Search）： 优点：通过随机选择超参数组合，能够较快找到一个不错的组合。 缺点：无法保证全局最优解，且无法系统地探索整个超参数空间。 进化算法（Evolutionary Algorithm）： 优点：模拟自然选择的过程，能够在较为复杂的超参数空间中找到较好的解。 缺点：计算复杂度高，且容易过拟合。 Hyperband： 优点：结合了随机搜索和早停（early stopping），可以有效地找到超参数的合适组合，特别适用于大规模搜索空间。 缺点：对于特别复杂的任务，可能需要很长时间才能获得稳定的结果。 梯度提升（Gradient-based optimization）： 优点：基于梯度信息对超参数进行优化，能够快速收敛。 缺点：可能陷入局部最优，且需要一定的先验知识来确定优化方向。 随机梯度下降的自适应方法： 优点：结合了超参数优化和自适应学习率调整，能够较为高效地搜索超参数空间。 缺点：需要合适的初始化和学习率调度策略。 Keras Tuner： 优点：Keras Tuner是一种高效、易用的自动超参数搜索工具，支持多种优化算法（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等）。 缺点：虽然易于使用，但对于非常大规模的超参数空间，可能仍然存在搜索效率问题。 为什么选择当前的技术 模型选择：当前的模型结合了CNN和BiLSTM，这使得它能够同时处理心电信号的局部特征和时序特征，充分发挥了两者的优势。CNN帮助提取波形特征，BiLSTM帮助捕捉时间序列中的长时依赖性。这个组合能够有效提高心律失常分类的精度。 超参数优化：采用Keras Tuner进行自动超参数搜索，避免了手动调参的繁琐，并且能够在相对较短的时间内找到最佳超参数组合。 损失函数与优化算法：Focal Loss能够有效解决心电信号中类别不平衡的问题，而AdamW优化算法加速了模型的收敛，并且帮助避免了过拟合，学习率调度进一步提升了模型的泛化能力。 类别不平衡问题的解决方法 混合采样方法 ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）： 原理：ADASYN 是一种自适应的过采样方法，能够根据少数类样本的密度生成合成样本。与 SMOTE 不同，ADASYN 会更倾向于为那些在特征空间中较为难以分类的少数类样本生成更多的合成样本。 优点：生成样本时考虑了样本的难度，能够更加聚焦于难以学习的少数类，从而提升分类器的鲁棒性。 缺点：生成的样本数量可能会更多，导致训练时间增加，并且在某些情况下可能会引入噪声。 类别权重调整（Class Weights）： 原理：通过给少数类样本设置更高的权重，调整损失函数的贡献，使得模型对少数类样本的错误分类惩罚更大，迫使模型更好地学习少数类。 优点：直接调整训练过程中的损失，方法简单，不需要额外的采样步骤。 缺点：需要合理设置权重参数，若设置不当，可能导致过拟合或模型不收敛。 Focal Loss： 原理：Focal Loss 是一种针对类别不平衡问题的损失函数，能够降低易分类样本的损失权重，集中更多精力在难以分类的样本上，尤其适合长尾分布数据。 优点：对于类别不平衡问题尤其有效，能够提高模型对少数类样本的辨识度，尤其在处理大规模数据时非常有效。 缺点：需要设置合适的超参数（如调节焦点因子），否则可能影响模型的表现。 数据增强方法（ECG-specific Augmentation） 随机时间缩放（Time Warping）： 原理：时间轴上的随机变化（如拉伸或压缩）可以用于模拟心电图信号的不同变种，使得模型学习到更加多样化的信号模式。 优点：对心电图信号的时序特性进行增强，能够提高模型对不同时间变换的鲁棒性。 缺点：对信号时序的改变可能会影响实际的生理信息，需要谨慎应用。 随机插值（Interpolation）： 原理：通过对心电图信号进行插值，生成新的样本。这种方法可以在一定范围内通过数据平滑产生新的信号变体，帮助模型更好地泛化。 优点：有效增加数据量，尤其适用于数据样本较少的情况。 缺点：插值方法可能会产生一些不太符合实际生理特征的信号，可能会影响模型的表现。 伪信号生成（GAN 生成对抗网络）： 原理：生成对抗网络（GAN）可以生成接近真实数据分布的伪信号，应用于心电图数据时，GAN 可以用来合成新的心电图样本，尤其是少数类样本。 优点：能够有效生成多样化且高质量的伪信号，尤其适用于少数类样本极为稀缺的情况。 缺点：生成的伪样本可能带有一定的噪声，可能导致模型对生成样本的过拟合。 其他方法 欠采样（Under-sampling）： 原理：通过减少多数类样本的数量来平衡类别分布。可以通过随机选择或基于聚类等方法选择代表性的样本。 优点：数据集更均衡，训练时间相对较短。 缺点：可能会丢失有价值的信息，影响模型的性能。 混合采样（Hybrid Sampling）： 原理：结合了过采样和欠采样的方法，在减少多数类样本的同时增加少数类样本。 优点：能够平衡类别不平衡问题，且减少了样本丢失的风险。 缺点：方法实现复杂，且可能需要额外的计算资源。 选择的技术 SMOTE 是一种流行的过采样方法，可以通过合成新的少数类样本来缓解类别不平衡问题。然而，SMOTE 的缺点是会增加噪声，特别是在原始数据质量较差时。通过结合 ADASYN，我们可以更加关注难以分类的少数类样本，进一步提升模型的识别能力。 类别权重调整 和 Focal Loss 是两种强有力的策略，可以在损失函数层面处理类别不平衡问题，特别是在模型训练过程中动态调整损失，帮助模型聚焦于少数类样本。 数据增强方法，特别是 时间缩放 和 插值，是增强模型对时间序列数据处理能力的有效途径，能够提升模型的泛化能力。而 GAN 生成的伪信号是提升少数类样本数量的有效方法，可以大大增强模型对少数类的学习。 模型评估：更细粒度的评估指标 在心律失常检测等医疗领域任务中，单一的准确率（Accuracy）可能并不足够全面地评估模型的表现，特别是在类别不平衡的情况下。下面是一些更细粒度的评估指标，这些指标可以帮助更好地理解模型在不同类别下的表现，尤其是在处理长尾分布数据时： 1. F1-Score： 原理：F1-score 是 Precision 和 Recall 的调和平均数，能够综合考虑模型的精确度和召回率。在类别不平衡的情况下，F1-score 更能反映模型在少数类样本上的表现。 计算公式： F1=2×Precision×RecallPrecision+RecallF1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}F1=2×Precision+RecallPrecision×Recall​百度查用公式编辑器写，我这是直接复制博客的， 优点：F1-score 平衡了精度和召回率，能够有效避免模型对少数类样本的忽视。 缺点：当 Precision 和 Recall 存在较大差距时，F1-score 可能无法完全反映模型的实际能力。 2. 混淆矩阵（Confusion Matrix）： 原理：混淆矩阵是一种可视化的评估工具，能够显示模型的真实标签与预测标签之间的对比关系。它包含了四个元素：真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）、假阴性（FN）。 优点：通过混淆矩阵，可以清晰地看到模型在哪些类别上表现较差，从而为后续优化提供明确方向。 缺点：混淆矩阵是基于绝对数值的，可能在类别不平衡的情况下给出误导性信息。结合其他指标（如 Precision 和 Recall）能够获得更全面的评估。 3. 多分类 Precision-Recall 曲线： 原理：在多分类问题中，Precision-Recall 曲线能够展示不同阈值下 Precision 和 Recall 的变化情况，从而帮助选择最佳的分类阈值。 优点：在类别不平衡的任务中，PR 曲线比 ROC 曲线更能揭示模型在少数类上的表现。 缺点：多分类的 PR 曲线需要对每个类别分别计算 Precision 和 Recall，计算复杂度较高。 4. Kappa 系数（Cohen's Kappa）： 原理：Kappa 系数衡量分类器的预测与真实标签之间的一致性，考虑到了偶然的匹配。Kappa 值的范围为 [-1, 1]，1 表示完全一致，0 表示一致性仅仅是偶然的，负值则表示一致性低于偶然。 优点：Kappa 系数考虑了类别不平衡和偶然匹配问题，能够更准确地反映分类器的实际性能。 缺点：计算复杂，需要充分理解其背景和应用场景，可能不适用于所有类型的分类问题。 5. 灵敏度与特异性（Sensitivity & Specificity）： 原理： o灵敏度（Sensitivity）：也称为召回率，表示模型识别正类（如心律失常）的能力。计算公式为： Sensitivity=TPTP+FN\text{Sensitivity} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}Sensitivity=TP+FNTP同前面百度加公式编辑器​ o特异性（Specificity）：表示模型识别负类（如健康心电图）的能力。计算公式为： Specificity=TNTN+FP\text{Specificity} = \frac{\text{TN}}{\text{TN} + \text{FP}}Specificity=TN+FPTN​同前面百度加公式编辑器​写到论文 优点：灵敏度和特异性能够分别度量模型在正类和负类的表现，特别是在疾病检测任务中，能够分别关注检测出的心律失常病例和健康病例的准确性。 缺点：灵敏度和特异性可能在类别不平衡的情况下表现不一，需要综合考虑其他指标（如 F1-score）来获得全面评估。 6. ROC 曲线和 AUC（Area Under Curve）： 原理：ROC 曲线通过绘制假阳性率（FPR）与真阳性率（TPR）之间的关系，评估模型在不同阈值下的表现。AUC 值表示 ROC 曲线下的面积，AUC 越接近 1，模型的分类性能越好。 优点：ROC 和 AUC 是评估二分类问题中模型性能的标准方法，AUC 可以较好地反映模型对不同阈值的鲁棒性。 缺点：对于多分类任务，需要使用微平均（micro-average）或宏平均（macro-average）方法来计算 AUC。AUC 可能忽略了类别不平衡的影响。 多导联信号处理 我暂时没啥想法 先放放 论文框架优化建议 优化部分章节的内容，增强可读性： 章节 建议修改 第二章 2.3 数据预处理 详细介绍 滤波、小波变换、归一化、数据增强 等技术 第三章 深度学习理论基础 增加 Transformer（如 ECG-BERT）、GNN、SE-Net 在 ECG 处理中的可能应用 第四章 4.1 R 峰检测方法 除了 Pan-Tompkins，还可以考虑 深度学习端到端 R 波检测（如 U-Net） 第四章 4.2 心律失常分类方法 除 CNN+BiLSTM，建议对比 TCN（时间卷积网络） 第五章 结果讨论与改进建议 在详细一点 模型优化方案，如 类别不平衡处理、正则化、迁移学习 3. 难点分析优化 当前问题： 现有难点分析不够具体。 建议改进： ECG 信号的个体差异大，如何提高泛化能力？ o迁移学习（Transfer Learning），如 ECGNet 预训练模型 o对抗训练（Adversarial Training） 提高模型鲁棒性 数据量不足，如何增强模型的泛化能力？ o无监督预训练（Self-Supervised Learning, SSL） o少样本学习（Few-shot Learning） 如何提升实时性，使模型可用于穿戴设备？ o模型轻量化（如 MobileNet, Tiny-CNN） o知识蒸馏（Knowledge Distillation）减少模型计算量 如何解决心电信号数据标注困难？ o弱监督学习（Weakly Supervised Learning） o半监督学习（Semi-Supervised Learning） 4. 选题特色补充 当前选题特色已经 涵盖了医学和计算机的交叉，但可以进一步突出： 数据驱动 VS 专家经验：该项目的创新点在于利用 深度学习自动学习心电特征，减少人工干预。 多模态融合：如果有额外时间，可以考虑 结合 PPG（光电容积脉搏波），增强诊断能力。 临床实用性：项目可用于 远程心电监测、可穿戴设备、医院辅助诊断，可行性高。 5. 预期成果补充 开发一个心律失常分类的深度学习模型，准确率达到 90% 探索不同神经网络结构（CNN、BiLSTM、Transformer）对 ECG 分类的影响 建立一套完整的数据预处理流水线，提高信号质量 提供改进的类别不平衡处理方法，使模型在少数类上更稳定 将模型部署在 边缘设备（如 Raspberry Pi） 上，测试实时推理效果

内容: 基于集团大数据平台专区核心产品技术分为平台和数据模型开发,机器学习和AI算法、数据治理,垂直场景等方向,通过该认证证明用户能基于集团大数据平台专区产品在对应的技术方向上解决企业的基本业务问题。平台包括以下模块:考试引导页、考试报名、考试答题、题库管理、试卷管理、报名管理、考试评估、考试统计、我的考试、导出统计。 业绩: 主要负责考试引导页、报名、考试答题、报名管理、我的考试前端vue页面开发和后端springboot接口开发;参与考试中监控功能和考试结束导出等功能设计;参与整个项目的上线以及并发压测性能问题的调优工作;参与后期考试评分的支撑相关工作。

1.面向NLP模型做的基础模型。对于中文语句进行NER，中文命名实体识别。 2.基于训练库对语句进行拆分，得到每个词汇的类型和位置标注。 3.采用BIO和BiLSTM-CRF模型算法。 4.对10000个数据进行测试，准确率可达90%以上。

1.本方案基于市面上通用大语言模型，解决了大语言模型在垂类领域数据不足的问题，使用RAG技术，构建本地数据库 2.本项目解决了医疗知识问答中数据生成的困难，使用大语言模型技术生成式问答，新型问答方式 3.本项目标场景在医院诊所等，可以有效解决医疗问答的对话问题 4.在问答中，非有关医疗的问答，程序直接对接到大语言模型豆包上，回复，有关本地数据库的医疗式问答，则利用RAG技术，进行生成回复。

"通过AI及自动化技术实现7×24小时无人值守直播，降低90%人力成本，提升直播转化率" ▸ 传统直播人力成本高：单场直播减少2-3名运营人员 ▸ 直播时段限制：实现凌晨流量蓝海时段自动开播 ▸ 互动效率低下：AI实时响应速度

本方案旨在解决目标检测和视频帧的多目标检测，该任务应用于后续的多目标跟踪和分割等任务。可根据用户需求更换数据集，不仅限于人。本方案使用深度学习框架，相比于传统算法，精度更高，本方案无需训练即可使用。

OpenPower联合储能国家研究院，基于欧盟新电池法规（EU Battery Regulation 2023/1542），共同开发电池产品碳足迹精算系统。该系统专为出海电池企业打造，帮助企业精准计算并追踪电池全生命周期的碳足迹，确保符合欧盟法规的碳足迹申报和合规认证要求，加速产品进入欧盟市场。 随着全球对可持续发展和碳中和的要求不断提升，电池产业链面临前所未有的合规挑战。欧盟法规明确要求电池制造商提交碳足迹报告，并在未来几年内逐步实施碳足迹分级，高碳足迹产品可能面临市场准入限制。本系统通过精准计算、可信存证、智能溯源，助力企业合规应对，提升全球市场竞争力。