自然语言处理

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。

• Develop all pages of the company's official website and run and maintain it online • Create a design system and iterate and upgrade the UI • Manage customer study tour date planning and coordinate the progress of the service team Generated product ideas after receiving design requirements and inspire design directions Collaborated with engineers team, created a web-based data security platform, for enterprises worldwide to eliminate the risks and hardships associated with personal data management and privacy compliance Perform data analysis in order to get insight from qualitative and quantitative data for designing Created User-flows, models, and design documents Established the Design System Conducted usability tests and A/B testing using wireframe, low fidelity mockups, and high-fidelity prototypes Iterated on different versions of product prototypes to fit the most recent marketing needs  Created logos, slides, and short video for business needs  Led a design sprint with a UX team of six to generate early product ideas and to inspire design directions  Collaborated with Salisbury University’s engineer team, created a web- based communication platform, UWLES Connect, for UWLES service providers, its 40 partner agencies, and members of the community where health information and social services are exchanged, discovered, and accessed  Conducted user research, identify and prioritize research questions-based project goals  Execute ux research by multiple methology, such as interviews and competitive analysis; created and collected surveys; conducted 30+ user interviews to understand stakeholders’ needs  Perform data analysis in order to get insight from qualitative and quantitative data for designing  Conducted usability tests and A/B testing using wireframe, low fidelity mockups, and high-fidelity prototypes  Established the design system of UWLES Connect and created a color system for it  Iterated on middle-level prototypes and delivered high-fidelity UI mocks which include the home dashboard, client-side chatbot, full- screen group chat, and resources directory  Collaborated with two HCI students, created component libraries and three speculative app interfaces focused on building a healthy lifestyle  Created a film-based narrative that tall the fictional story of a user based entirely on their mobile phone use

个性化照护是其显著亮点。依据患者病史、基因数据、生活习惯等海量信息，AI 照护师量身定制专属照护方案。从饮食搭配到康复训练计划，从用药提醒到心理疏导，满足个体差异需求，让每位患者都能得到最契合自身的关怀，增强康复信心与效果。 不知疲倦的特性更是一大优势。它可 24 小时不间断工作，时刻守护患者，尤其在夜间等医护人员相对忙碌时段，能持续监测病情，及时预警突发状况，保障患者安全，减轻医护压力，优化医疗资源分配。 而且，AI 照护师还能高效整合医疗资源。与医院信息系统无缝对接，快速获取病历、检查报告等资料，辅助医护人员全面了解患者情况，促进多学科协作，为患者打造连贯、高效的照护服务闭环，推动医疗服务向智能化、精细化迈进，为人类健康保驾护航，成为未来照护领域不可或缺的得力助手，开启智能照护新时代，书写医疗关怀新篇章。

在当今数字化交互蓬勃发展的浪潮下，我们推出了一项极具创新性的智能对话解决方案。它旨在精准引导用户完成特定任务，无论是产品销售，还是精准留资，均可依需求自由配置任务流程。同时，借助 RAG 知识注入技术，让对话知识储备深厚且精准。在交流进程中，还能巧妙收集指定的用户信息，为后续业务拓展、客户关系维护筑牢根基，全方位赋能业务腾飞。

1. 本方案面向谁，解决了什么问题 本方案主要面向以下几类用户： 科研人员：帮助科研人员快速生成论文综述，节省大量文献阅读和整理时间。 学生：辅助学生撰写学术论文，特别是文献综述部分，提高写作效率和质量。 学术机构：为学术机构提供自动化工具，提升论文撰写和评审的效率。 解决的问题： 文献处理效率低：传统文献阅读和整理耗时耗力，本方案通过自动化处理，显著提升效率。 综述撰写难度大：撰写高质量的论文综述需要深厚的学术功底，本方案通过智能生成，降低撰写难度。 引用关系复杂：手动管理文献引用关系容易出错，本方案自动建立和维护引用关系，确保准确性。 论文评估主观性强：传统论文评估依赖评审人员的主观判断，本方案引入评定角色，提供客观评估标准。 2. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 市场常规方案： 文献管理工具：如EndNote、Zotero，主要用于文献的存储和引用管理，缺乏自动生成综述的功能。 文本生成工具：如Grammarly、Hemingway，主要用于文本的语法和风格检查，无法生成学术性强的综述。 学术搜索引擎：如Google Scholar、PubMed，主要用于文献检索，无法自动生成综述和引用关系。 本方案的特点： 自动化文献处理：自动精读文献，提取关键信息，生成综述大纲和初稿。 智能生成综述：基于深度学习模型，生成符合学术规范的论文综述，内容准确且逻辑清晰。 引用关系自动建立：自动识别文献之间的引用关系，生成规范的引用列表。 论文评定角色：引入AI评定角色，提供客观的论文评估，减少主观偏差。 多语言支持：支持多种语言的文献处理和综述生成，满足国际化需求。 用户定制化：用户可根据需求定制综述的风格、长度和重点，生成个性化的论文综述。 3. 方案的产品组成或技术选型 产品组成： 文献处理模块：负责文献的自动下载、解析和关键信息提取。 综述生成模块：基于提取的信息，生成综述大纲和初稿。 引用管理模块：自动建立和维护文献之间的引用关系，生成引用列表。 论文评定模块：引入AI评定角色，对生成的论文进行客观评估。 用户界面：提供友好的用户界面，方便用户操作和定制化设置。 技术选型： 自然语言处理（NLP）：使用BERT、GPT等预训练模型，进行文献的精读和关键信息提取。 深度学习：采用Transformer架构，生成高质量的论文综述。 知识图谱：构建文献之间的引用关系，实现引用管理的自动化。 机器学习：训练AI评定角色，提供客观的论文评估。 云计算：基于云平台，提供高效的计算和存储资源，支持大规模文献处理。 通过以上技术选型，本方案能够高效、准确地生成论文综述，满足用户的多样化需求。

 店铺搜索效果优化，包括粗排，精排，样本，特征优化，店铺内UCVR累计提升10%  券搜策略优化：对于高价item/个性化item进行提权，UV价值提升20%  垂搜流量调控：从0到1开发垂站等流量调控：包括EE/特定品置顶/穿插的策略

深度学习框架：TensorFlow, PyTorch, Keras 编程语言：Python, C++, Java 自然语言处理技术：文本分类、情感分析、机器翻译 大规模数据处理：Spark, Hadoop 模型优化：分布式训练、模型剪枝、量化

Orange 是中国首个通用人工智能（AGI）系统，旨在通过创新的算法和深度学习技术，推动人工智能的发展。作为一个跨领域的智能平台，Orange 不仅具备强大的数据处理能力，还能够在多种复杂任务中进行自主学习和适应，从而实现超越传统人工智能的智能水平。 Orange 的设计理念是模仿人类思维方式，具备理解、推理和创造的能力。它能够处理各种信息，从语言理解到图像识别，再到复杂的决策制定，为各行各业提供智能解决方案。无论是在教育、医疗、金融还是制造业，Orange 都致力于通过智能化手段提升效率，优化决策，推动业务转型。 随着技术的不断进步，Orange 将持续进化，力求成为推动社会进步和经济发展的重要引擎。它不仅是中国在人工智能领域的一个重要里程碑，更是全球 AGI 研究的先锋，标志着人工智能从单一应用走向全面智能化的新时代。

面向群体：全年龄段 主要功能：主要提供优质资料供于学习，缓解教育资源差距带来的问题 项目获奖：该项目在2024 CCF CAT全国智能体开发大赛获得全国三等 作品图片：提交的是获奖证明 详细看提交的文档(我是第一完成人，队友是长春理工大学硕士，目前在我团队） 商业价值：目前开发阶段，前途无量

我是一名专注于深度学习和人工智能领域的软件工程师，拥有丰富的实践经验和扎实的技术背景。我擅长使用 Python 进行编程，并在图像处理和自然语言处理领域有着深入的研究和实践。我曾成功应用深度学习模型于新闻文本分类、人体姿态识别项目以及图像分类检测等任务。 项目经验 新闻文本分类系统： 行业应用：媒体、出版、内容分析 功能实现：自动化新闻内容分类，个性化新闻推荐，内容审核 技术亮点：利用预训练模型 BERT 提升分类准确性，支持多类别文本分类 人体姿态识别系统： 行业应用：健康监测、运动分析、安全监控、人机交互 功能实现：运动训练分析，老年人跌倒检测，异常行为识别 技术亮点：实时数据处理，高准确性的姿态识别算法，易于集成的 API 设计

大模型通常指的是指基于大规模数据训练的深度学习模型，如GPT-3、BERT等。这些模型通常具有数十亿到数百亿个参数，能够对自然语言进行更深入的理解，并在多个自然语言处理任务上取得出色的表现。 RAG代表Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索和生成的自然语言处理模型。RAG模型结合了检索式问答和生成式问答的优点，能够在生成答案时从大规模的知识库中检索相关信息。这种模型结构使得它在问答任务中能够更好地处理需要深入推理和大规模知识的问题。 总的来说，大模型通常指的是参数规模庞大的深度学习模型，而RAG是一种结合了检索和生成的自然语言处理模型，能够在问答等任务中发挥作用。

1.面向相关农业科技化，解决了根据耕地数据进行种植推荐和产量预测问题 2.方案中有如下特点：ML实现作物推荐、DL产量预测、千帆语言模型多轮对话、爬虫新闻信息 3.基于python 的django框架实现

面向律师和普通用户，对不同类型合同进行智能审核，提示合同中不足或存在的问题，大大提高工作效率 首先根据不同合同的类型，专业的律师根据国家相关法律法规，定义了需要校验的schema，及校验规则，通过深度学习bert+pointer抽取合同中相关的内容，做好原文的定位，校验后在原文中标注不足或存在的问题

本系统面向HR和求职者，解决了用人单位通过职位快速匹配候选人的问题，根据求职者简历和求职职位，快速匹配岗位 本方案相对于常规方式，对简历解析，形成结构化信息，对候选人画像，综合匹配岗位要求和职责，实现快速和准确的匹配 技术：常见简历文档读取和解析（深度学习+行业知识图谱），人才画像，职位描述读取和解析，匹配

基于语义的检索系统主要分召回阶段和排序阶段,召回阶段要训练语义模型,之后构建索引库评估召回1,召回5,召回10等等,之后要用语义模型提取每个文本的语义向量,之后构建milvus索引库,写service，rpc，配置,之后启动服务,测试模型提取向量效果,查询milvus库召回效果,排序阶段首先要用单塔或双塔模式训练个排序打分模型,之后对测试集排序,之后也一样，写排序service,rpc，配置排序参数,之后启动排序service,之后写个总的运行程序，先去访问召回service,获取召回topk结果，之后把结果传给排序service，让排序service打分,最后整个系统完成