个人介绍：C#、.NET core、EF、FreeSql、JAVA、SpringBoot、Mybatis、Mybatis-Plus、JPA、SqlServer、Mysql、Html、CSS、Javascript、Vue、Layui、easyui

项目经验：智能料架系统，实现电子料上架下架，自寻空库位，扫码批量入库、挑料亮灯出库。可PDA、可手机APP、可扫描枪扫码多种方式出入库。可进行库存查询，选料亮灭灯等操作。3D模型展示料架物料，并可同步控制3D模型塔灯亮灭。3D模型可旋转缩放，可查询变色，选中可闪灯提示。

个人介绍：掌握python编程，图像处理、爬虫 熟悉深度学习resnet、yolov5、yolov8-seg、训练调参 掌握html5+css+js，网站构建、 掌握pr，可进行视频剪辑，提供素材可根据需求剪辑 计算机视觉工农业检测方案的提供和协作

项目经验：电机内壁磁瓦的缺陷检测，解决难点：将光均匀的打入电机內部磁瓦上、训练缺陷识别模型 电源外观检测项目：解决难点：电源反光严重问题，电源螺丝突起识别模型的训练、电源表面缺陷模型的训练

个人介绍：专业windows程序开发，已有6年多的经验，对工业产品的现场使用特别熟悉，对各类工业产品也特别熟悉，目前从事的工作中一直处理现场特别复杂的疑难问题，精通c#、数据库等相关开发环境及开发语言，精通工控产品及其开发环境开发语言，擅长电脑与工控产品的通讯

项目经验：1.在线检测，通过传感器采集轮胎胎面及半制品的厚度，分析出完整轮廓及相应的关键点数据 2.内衬层测厚，区别于在线检测，另外一种形式的轮廓分析 3.压延机自动控制，通过实时测量现场胶片的厚度，分析并控制电机动作，代替人工操作 4.硫化群控，大数据采集现场数据，如温度压力等，储存并数据分析 5.维护以前同事的秤重系统

个人介绍：1.专业大数据技术，会一些python爬虫，数据分析，Java，数据库，Hadoop，javaweb等都有一些基础。 2.做过表格以及各种文档，ppt等都会一些。 3.做过图书管理系统以及学习成绩管理等大的项目。

项目经验：做过ppt课件，数据分析，图书管理系统，爬虫，数据库，Hadoop，javaweb等，做过表格以及各种文档，ppt等都会一些。

个人介绍：【从业背景】人工智能相关方向博士，曾担任人工智能公司-技术总监，先就职于高校，带团队16人 【核心竞争力】  数学背景，机器学习经验，caffe较为熟悉，精通熟练掌握Python、MATLAB、C/C++语言、Latex等。  基于机器学习撰写过股票价格预测相关的论文，并发表在SCI二区期刊上。  落地具有影响力做过的产品包括电视播放内容智能分类，双目adas相机，图像分类和物体识别较为熟悉，例如行人检测跟踪，人脸检测识别等。

项目经验：2019.01 - 至今 深度学习相关算法及其应用 2016.07 - 2018.12 双目立体视觉技术 2017.06 - 2017.12 电视播放内容自动识别技术 2015.11 - 2016.05 输电线路区域内的施工车辆检测方法 2012.09 - 2015.08 多摄像头多视角环境中利用改进特征集对个体进行实时检测和追踪模型设计的研究 2009.09 - 2012.07 机器学习算法设计

个人介绍：熟练掌握Python，对深度学习有深入了解。 熟悉检测、分类、识别等图像任务。YOLO、R-CNN等模型熟练使用。 目前从事LLM、多模态大模型的训练、SFT、部署等工作。 对GPT、LLaMA、GLM等大模型的使用熟练掌握。

项目经验：大模型：多模态大模型在下游任务上的迁移应用，搭建了安监场景下大模型的检测方案。 自动驾驶标定技术：单车多模态传感器(视觉、雷达、惯性单元)的融合标定，多车之间的位姿误差优化到5%以内。

个人介绍：熟悉HTML/CSS， 熟悉常用的LINUX指令， 熟悉部署网站到服务器上， 熟悉Oracle数据库和自动化平台APEX 熟悉Python， 熟悉Figma/PS/Ai等图片视频UI工具， 熟悉AI项目的部署和微调， 擅长发现并解决问题，批判性思维

项目经验：企业内部数据管理平台前后端运维和自动化开发部署 学校内部OA系统的运维 课题组网站部署和搭建 参加过Deecamp和Xunfei组织的AI比赛

个人介绍：后台：java、mysql、springboot、mybatis、springsecurity、minio、mina 前端：Vue、Vue-Router、Vuex、ElementUI、Nginx、Ecahrts、Websocket、sass、Electron、Webpack、Rollup 其他：three.js、everpano全景图

项目经验：1.公司门户网站（独立开发）、上海交大图书馆（参与） 2.three.js引擎，实现3D模型查看、还原、选中、高亮、剖切等操作（全独立开发） 3.公司族库管理项目（独立开发），前端、后端框架搭建与页面优化调优。 4.一系列大屏展示项目（内容因保密原因无法展示）

个人介绍：自有团队，可承接前后端完整开发，团队能力包含 1.整体项目建设：包括且不限于小程序，app，平台官网，公众号h5，saas系统， 2.业务项目设计与开发：包括且不限于门店管理系统，供应链管理系统，营销管理系统，私域运营系统，运输管理系统TMS，仓储管理系统WMS，生产管理系统MES等等 3.大型集团项目群—中台系统建设：业务中台，数据中台； 4.项目架构设计咨询：各类项目架构建设咨询，含电商项目，私域项目，供应链项目，数据安全项目等等

项目经验：业务项目建设经验： 门店管理系统，供应链管理系统，营销管理系统，私域运营系统，运输管理系统TMS，仓储管理系统WMS，生产管理系统MES等等 大型集团项系统建设： 业务中台，数据中台，mes全流程跟踪系统，商品一物一码全域跟踪与营销系统。

个人介绍：1. 掌握语言：python 2. 工作方向：机器学习，深度学习，数据处理，数据挖掘，自然语言处理，大语言模型微调 3. 开发经验： 3.1 数据处理：熟悉python及常用数据处理库，包括numpy，pandas，re等；熟练使用matplotlib和seaborn绘图库； 3.2 模型开发：熟悉sklearn，lightgbm，使用过异常处理算法LOF,CBLOF,IForest, COPOD，采样算法随机降采样，随机上采样，ENN，SMOTE等；熟悉pytorch和tensorflow深度学习框架，开发过CNN，RNN，LSTM等基础模型，T5， ChatGLM2-6B，Llama-7B预训练模型微调（ChatGLM2-6B + ptuningv2, ChatGLM2-6B + lora, Llama2 + lora），复现过Yolo v5，Ernie-layout开源模型； 3.3 Demo开发：开发过基于python+django框架的web展示，有linux系统深度学习开发经验。

项目经验：项目1：Multi-Model Machine Reading Comprehension2023/1-2023/9 项目描述： 项目介绍：为了优化三星各类产品用户的用户体验，本项目基于三星产品手册，通过预训练模型微调，在下游完成多个任务，即对用户问题答案的页面检索与答案生成，其中答案包括与该问题相关的手册页面所在区域以及基于此区域信息的生成内容。本课题目前已通过总部验收。工作内容如下： 1.负责机器阅读理解任务数据重构。开发 pdf 文档自动化标注工具，抽取 pdf 文档中的文本和图片数据，在注入 QA 问题答案对之后转换成模型训练所使用的 jsonl 格式； 2. 负责对 QA 问题答案对数据增强。主要通过基于三星内部的 Utrans 翻译工具的回译和基于 Meta 开源的 llama 大语言模型 zero-shot 生成新的 qa对，以扩展数据，帮助模型提升泛化能力；设置生成 QA 问题答案对的任务，使用基于 llama2-7B在原数据集上进行微调出 llama2-pm-7B，再基于 llama2-pm-7B zero-shot 在三星22本家电类别产品手册上生成 QA 问题对； 2.负责机器阅读理解模型 -基于T5预训练模型的开发和调优。在基础T5模型的基础上增加适用于本任务的三个模块，分别是基于输入问题的页面检索、基于输入问题和金标页面的文本问答以及输入问题和金标页面的视觉问答。并尝试将检索结果 top 3拼接后输入后两者进行训练和推理； 3.基于 django在 aws 搭建前端 demo 。开发模块如下：指定文档问答、上传文档自动解析、已上传文档管理。 项目成果： 1. 数据增强：通过实验发现，基于 Utrans 回译优于基于 Llama-7B zero-shot 方法。将基于 Utrans 回译生成的数据按照与原训练集1:1的比例扩充，同时通过回译扩充测试集。经过训练后，在该测试集上 Bleu 4相比于不使用数据增强的模型提升1.7； 2. pdf 文档自动化标注工具能从未人工标注的产品手册中抽取文本和图片数据，并可直接进行推理。基于 llama2-pm-7B的 zero-shot 数据训练的模型在页面检索任务 top 1准确率上提升5.4%； 3. Web端 demo 通过中期项目验收；测试集页面检索准确率和 Bleu 4分数达到项目验收要求。 项目2：三星健康抑郁症检测2022/1-2022/7 项目描述： 1.负责清洗实验者监测数据，包括缺失值填充； 2.负责数据预处理，将离散的结构化数据提取成为期5天的时序数据； 3.利用Tensorflow搭建双向lstm三任务网络，实现一次输入同时预测用户抑郁、焦虑以及压力水平。 项目成果： 1. 发表论文，并出席完成汇报 Zhang, S., Tu, M., Yan, Y., Zhuang, Y., Ge, L., Wei, G. (2022). Detecting Depression, Anxiety and Mental Stress in One Sequential Model with Multi-task Learning. In: Duffy, V.G., Gao, Q., Zhou, J., Antona, M., Stephanidis, C. (eds) HCI International 2022 – Late Breaking Papers: HCI for Health, Well-being, Universal Access and Healthy Aging. HCII 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13521. Springer, Cham.