Redis

1. 系统描述：本系统为AI多模态人工智能聊天系统，展示的模块为青少年问卷调查智能问卷。系统根据用户对问卷内容的回答，智能分析诊断用户的心理健康状况，为医生提供指导性建议 2. 责任描述： 整个系统架构搭建，问卷流程设计，以及AI核心模块的开发 3. 成果：已经与上海卫建委成功签订合作合同，并申报为24年度政府相关科研课题

1、项目针对数据分析中数据清洗、特征提取、统计分析常用的计算方法进行了固化，面向分析人员以规则化的语法形式实现快速的数据分析和结果输出，使用户拜托了定制化、重复性的代码开发工作。 2、在本项目中，个人首先完成了规则化语法以及算子的设计，同时采用akka框架实现了分布式多线程的并行计算，达到了单台128GB服务器实现10Gbps流量数据处理的效率。 3、本项目中的难点在于规则的设计；并行化效率。

用户下单到前置仓后，系统会拉拉取当前前置仓需要调度的订单，在线骑手、分拣员数据，依托于智能调度4.0算法，合理的将订单分配给合适的骑手，尽可能有效的提升配送/分拣效率。 技术点： 之前的区域调度策略，限制一个骑手一趟只能带一个区域的订单，在高压下，骑手送不过来；原有的旧策略是基于贪心策略，容易陷入局部最优；基于此开发了V4策略，根据当前站点压力情况，允许骑手一趟带不同区域（强相关区域）的订单，初始方案使用贪心，然后使用大领域搜索优化，搜索过程会考虑当前分配方案的用户等待时长、超时时长、配送时长、聚单距离、区域关联度等因素，提供效率优先/用户体验优先模式供前置仓选择，从而得到一个全局更优的分配方案。