本文提出了一种基于改进的交叉注意 STF (CASTF) 的融合方法，以突破两幅图像输入成像质量较差的限制。CASTF 通过以下改进来提高融合质量：(1) 精心设计混合交叉注意机制，以捕获不同传感器图像之间的更深层信息； (2) 将傅里叶变换与混合注意力机制相结合，提升模型效率；(3) 采用多尺度 swin-transformer 有效地提取和融合不同图像不同尺度的特征；(4) 设计差异注入模块和共性交互模块，有效保留不同模态之间的互补信息。

HRM「薪企服」是一款综合性人力资源管理软件，具备多项强大的功能，为企业提供全方位的人力资源管理解决方案。从人才组织、求职应聘、智能入职、学习培训、考勤排班、薪酬个税、转正调动、绩效考评、员工福利、晋升激励到报表决策以及离职重聘，帮助企业全链路步入超现代化智能管理该项目职能区分不明确，定时任务、消费，各种复杂大数据量计算等均在一个服务中，导致服务及其不稳定，时而出现生产环境宕机，于是带领团队紧急制定与论证服务拆分方案，配合运维搭建消息中间件解耦、xxljob统一调度等最终测试无误后成功上线，并推广至HRM其他业务线，至今均未出现宕机。之后线上仍然bug不断，于是推广sonar代码扫描，制定代码走查制度、单元测试用例制度等并推广至HRM全线，线上bug直线下降，并接入企业微信智能机器人线上异常实时通知团队成员及时感知应用异常并快速响应。基于日活用户进一步增加，单表日增长量达到10w，于是引进华为GuassDB可支持PB级别数据量存储，节约时间成本并降低传统存储方案带来的风险，成功解决大数据量存储痛点。以用户id和日期为维度使用Redis锁加延迟队列保证同一时间大数据量排班并发计算不准确问

在AI对话网站开发中，我充分运用Spring AI与Ollama，深入钻研技术细节。通过反复调试与优化，显著提升对话模型的精准度与智能性。我熟悉框架特性，能灵活应对各种复杂逻辑，确保高效对话交互。此外，还基于Spring Boot框架编写后端分离接口，保障系统稳定性与扩展性。此经历让我在AI技术应用方面积累宝贵经验，为后续项目提供有力技术支持。

1.本作品面向移动端喜欢动作冒险与随机关卡体验的玩家，解决了同质化地下城游玩乏味、视觉效果平淡的问题； 2.相比市面常规产品，本方案使用 Unity HDRP 和自研程序化关卡生成模块，配合动态光影与粒子效果，大幅提升沉浸感和重玩价值； 3.项目由 Unity 2021 LTS、HDRP 渲染管线、C# 脚本、GoogleMobileAds 广告模块、虚拟摇杆输入和 Shader Graph 组成。

该项目旨在设计和开发一种骨科导航机器人，以提高骨科手术的准确性和效率。我在项目中负责图像的分割和配准工作，成功实现对股骨头和股骨体的准确分割。我采用了组合方法，如高斯滤波、基于海森矩阵的多尺度估计、形态学操作等对图像股骨头和股骨体进行了精确的分割，深度学习对点云特征分割和ICP配准算法。 该项目旨在开发一款针对房颤病人的三维标测系统，主要任务为将实时采集的人体电生理信号映射到建立的三维 心脏模型上，并实时更新医生消融后的图像显示结果。在项目中，我担任三维点云重建及编辑算法的实现工作， 具体包括使用NDI电磁传感器获取物体点云数据、将点云体素化和体素网格化等操作对点云数据进行三维重建和对 模型进行编辑.

本平台为大型购物中心全方位的商业零售运营自研平台。现已落地几十家大型购物中心，此平台分为四大板块： ERP： 系统涵盖资产管理、专柜管理、招商管理、合同录入、审批、活动管理、费用预算、收入预 测、结算管理、会计核算、自营进销存等模块。 CRM： 系统涵盖标签管理、顾客等级管理、o2o小程序商城、活动管理、二级客服、电子券等 商户自助服务： 基于商户供应商建立的一套子系统，商场通知通告、报事报修、查询、队长、合同预警、在线 缴费等业务办理。 移动商管： 为了管理人员移动办公开发的一套系统，商场的通知通告，合同要目审批，单据审核、报表推 送、报表查询的相关业务功能。 技术架构：SpringCloud + Redis + MQ + Feign + MyBatis + Maven + MySQL + Sybase + Nginx +Svn + linux

SpringCloud微服务项目： 项目介绍： 项目基于SpringCloud + SpringBoot +MybatisPlus+Redis+MySQL +RabbitMQ + ElasticSearch + Docker 实现 项目成就： 基于Nacos动态配置结合Gateway的API路由管理，实现了服务的动态路由。 结合Sentinel 通过流量控制、熔断降级、热点参数限流等手段，保障了复杂网络环境中的稳定性和高可用性。 剔除模糊查询，使用ElasticSearch 显著提升商品搜索的性能，防止索引失效。 使用RabbitMQ延迟队列，更新超时订单的状态以及商品库存的加减

实现终端卫星定位数据向本系统实时回传数据，按照《道路运输车辆动态监督管理办法》（2022年2月第二次修订版）及行业管理需求，所有接入车辆的卫星定位数据接入本系统，监管平台可实时、准确的监控车辆运行状态。同时通过增加监管平台到企业管理平台的指令控制，强化行业监管能力，在企业未按照要求使用、维护监管平台、监控终端等行为发生时，系统可直接对企业平台下发改进指令。与此同时建设对道路运输车辆实现实时动态监管，有效监控超速、疲劳驾驶等严重影响行驶安全行为的发生，并进行及时的告警，防止和减少各种因管理不善、驾驶员素质偏低等因素而发生的事故与意外，最大程度避免事故的发生，降低其社会影响。

产品由公司自主研发，为食品药品监督管理局（现市场监督管理局）提供业务系统的信息化。 产品应用于3个县级局，数据提交可导出，上传至省站。 系统将县局的绝大部分业务实现了信息化，包括：行政许可、日常监管、行政执法、投诉举报、农村家宴、统计分析等模块。 系统研发用了一年多的时间，多个模块，迭代了多个版本。系统实用性很高。

产品组成: 云平台：基于云的数字分身内容创作平台，支持文本到音频/视频一键转换。 数字分身IP：包括知名人物、通用服务型和动漫型数字分身。 功能： 一键文本转音频/视频。 15分钟创建数字分身（需15分钟音视频数据）。 支持多模态交互（语音、文本、摄像头）。 应用场景 内容播报、直播、品牌推广、电商、客服、市场广告。

今日裔讯,是以传承中华优秀传统文化为宗旨，以家国情怀为纽带，以数字化家谱管理系统为核心应用工具的综合创新型文化信息服务平台。 1.集成xPlayer插件，无缝实视频自动连播体验 2.用户登录即全局接入websocket，实现捕捉消息动态 3.依托Element-Plus框架，高效完成项目快速搭建 4.引入vue-masonry-wall，完美呈现页面瀑布流布局 5.融合vueuse vElementVisibilty与Element-Plus滚动组件，智能滚动加载海量数据

本文首先基于 Python 文本挖掘技术，选取微博、知乎上白酒年轻化主题相关的评论数据以及京东平台上白酒产品的差评数据进行研究，探究年轻人对白 酒的看法与期待以及白酒市场现状。首先利用文本可视化中的词云图对白酒年轻化进行热词分析；再基于情绪分析探究年轻人对白酒的看法与期待；最后利 用融合困惑度与一致性得分算法的 LDA 模型挖掘潜在主题特征词，分析白酒品牌的购买痛点；为制定科学的调查问卷提供现实依据。 其次，本文使用 Apriori 算法对青年消费者喜爱的白酒品类之间的关联关系进行挖掘并以此为基础进行消费者酒市印象描绘。通过对年轻群体对喜爱白酒品牌的评价的因子分析，本文将时下年轻人对白酒的购酒期望偏好具体化为年轻浪潮因子、商品属性因子和消费体验因子；再使用熵权 TOPSIS 综合评价法得到青年消费者对品牌的综合评价，从而进行更深层的因子分析挖掘并对白酒单品的因子成分进行横向比对，描绘出年轻消费者的白酒市场印象轮廓并得到白酒年轻化接受程度，为促进白酒年轻化提供理论和参考意见。 接着，本文基于问卷数据对合肥市青年群体进行比较和群体画像，利用用户画像理论、VALS2市场细分理论、互信息特征选

本项目通过第一部分在对案例主要数据进行数据处理后利用因果推断机器学习和匹配方法对PTSD病理进行探究，并针对病理提出保护路径。第二部分针对多模态数据融合要求，建立起数据处理，特征选择，多模态PTSD模型建立和指标评价的科学闭环。该项目结合了机器学习与因果推断算法，以及对非结构化数据的处理技术，使得对PTSD的分类预测效果有所提升，最终该项目也是获得了国家级二等奖的成绩。

1.[index.html]用户登录页面： (账号：admin，密码：123456) 整体效果视觉感强，不是深白色，像一张写内容的纸放在页面上那种效果，更注重视觉的舒适度，缓解视觉疲劳 2.[Sum.html]网页主体： 为了展示效果，内容偏自恋、搞笑，无不良引导，右侧的爱心会随着滚落的滑动而移动，不是单纯的静态页面 3.用pyCharm来写和展示

项目介绍：项目基于TCL电视硬件，开发公司的UI系统，涵盖Launcher、应用市场、屏保、语音助手及直播等应用。 我的工作： 1. Launcher开发：采用腾讯点播SDK实现点播短视频的播放和控制，支持屏保设置与预览，开发小程序遥控器Android端，实现全局搜索、备忘录、WebView基座及JsSdk功能。 2. 应用市场：完成应用列表的显示、下载安装、更新及卸载功能，确保应用的流畅运行和用户交互体验。 3. 语音助手：使用讯飞的AIUI框架，实现语音唤醒、技能命中及语音播报。当技能未命中时，调用DeepSeek API接口，展示流式数据结果，提升用户体验。 使用的技术： 1. 屏幕适配方案：今日头条的 Autosize。 2.网络请求框架： Retrofit 3.图片加载框架：Glide

1.本系统主要通过amis,java,magic-api解决了快速开发后台管理系统,并且能够实时调整线上系统,包括但不限于:新增表/页面/表单/后台逻辑 2.实现的功能清单 1)在线建表 2)在线配置表单,列表 3)sass模式的多组织管理 4)数据权限控制,按钮级别的功能权限控制,url级别的访问权限控制 5)工作流 6)数据监听,数据的增删改,在前后做数据校验/额外业务逻辑编写 7)数据日志,通过少量配置,实现数据变更日志 8)定时任务,动态任务(一次性定时任务)

1.5itrip的pc端差旅系统，全程在线自助化管控，省时省力省费用PC、H5和APP等多平台同步，提升差旅预订效率专业对账、统一结算，多种结算服务降本增效可视化出行报告，复盘及预判企业差旅节省损失情况 2.为您定制理想的个性化差旅解决方案 3.vue+vuex + element-ui+axios

当前市面上阅卷软件品牌很多，但部分品牌有采用的核心技术相对落后。2024年诞生的“小马阅卷”采用AI智能识别技术，桌面开发技术，Web技术，高速扫描仪技术，微信小程序技术等，通过多维技术融合，搭建了先进的现代智能“小马阅卷”平台，“小马阅卷“非常容易上手使用，节约教师大量时间，小马阅卷软件有以下亮点和优势： 一、流程化操作，易学易用，学习成本低 老师日常教学压力大，学习新软件会增加老师工作负担。小马阅卷软件采用“流程化操作”：答题卡切割->阅卷设置->扫描答卷->老师阅卷->考试成绩，解决软件操作难的问题，学习成本低。实现老师“零培训、轻指导”即可正常使用软件。 二、智能识别答题项，提高教师工作效率 小马阅卷智能研发团队是由MIT的谷博士领队，核心算法为985高校硕士成员，小马阅卷大量应用AI技术，有资深教师深度参与产品设计、研发与体验，深受老师欢迎的阅卷软件。 小马阅卷智能研发团队基于深度学习AI技术，能够高效100%识别答题项，实现客观题自动识别，解放老师的阅卷时间，成为深受老师欢迎的阅卷软件。 三、桌面技术、Web技术、高速扫描技术融合，实现批量试卷扫描

三维数字孪生技术，郑州超元公司在三维数字孪生技术领域拥有卓越的技术实力。凭借其精湛的GIS（地理信息系统）与BIM（建筑信息模型）技术开发能力，公司为风力发电行业打造了极具创新性的数字孪生解决方案。通过将GIS技术与BIM技术深度融合，郑州超元公司不仅能够实现风电场的高精度数字化展示，还能为风电项目的规划、建设和运维提供全方位的技术支持 在施工图会检环节，公司利用数字化技术开发了一套高效的施工图会检系统。该系统能够快速准确地对施工图进行审核和校验，自动检测图纸中的错误和遗漏，大大提高了施工图的质量和审核效率。同时，系统还提供了便捷的沟通协作功能，方便设计人员、施工人员和监理人员之间的交流与协作，确保施工图设计意图的准确传达和实施。 1. 图纸审核模块 专业自审与互审：支持各专业对施工图进行自审和互审。各专业可在BIM模型创建过程中记录图纸问题，包括图纸专业、编号、问题位置、描述及截图等信息。自审内容涵盖图面错误、尺寸清晰度、新材料表示、施工可行性等方面。互审则通过专业间交换和整合BIM模型，进一步发现并解决各专业之间的冲突和问题。 2. 协同协作模块 沟通交流功能：为设计人员、施工人员

郑州超元公司凭借其卓越的GIS+BIM技术开发能力，为风力发电领域带来了创新的数字孪生解决方案。通过深度融合地理信息系统（GIS）与建筑信息模型（BIM）技术，郑州超元公司不仅实现了风电场的数字化展示，还为风电项目的规划、建设和运维提供了全方位的技术支持。 智慧风电展示 郑州超元公司利用倾斜摄影技术，构建了高度逼真的风电场三维场景。在这一场景中，风电发电机的每一个细节都被精准呈现，仿佛将真实的风电场搬到了数字世界中。通过与物联网技术的结合，风电场的实时监测数据得以在三维场景上直观展示，包括风速、风向、发电功率等关键指标，让管理者能够一目了然地掌握风电场的运行状态。 GIS数据接入能力 郑州超元公司在GIS数据接入方面展现了强大的技术实力。公司能够无缝接入多种类型的数据，包括高分辨率影像、高程数据、倾斜摄影数据以及点云数据。这种多元数据的融合，不仅为风电场的宏观规划提供了精准的地理信息支持，还为微观层面的设备布局优化提供了科学依据。通过这种数据融合，郑州超元公司能够为风电项目打造一个全方位、多层次的数字孪生底座。 接入风机模型 在风机模型接入方面，郑州超元公司同样表现出色。公司不