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成都其它兼职程序员

ID：216681

猫格的十字路口身份已认证

大数据分析，图像处理，人工智能算法工程师

公司信息：
西安蒜泥电子科技有限责任公司

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
成都
高新

技术能力

本人本科即就读于西安电子科技大学-人工智能学院，现在成都电子科技大学攻读研究生，主攻方向人工智能。本人具备python独立编程的能力，熟练掌握linux平台的使用，能阅读中英文论文，并且使用中英文查阅资料。本人长期进行图像处理工作，包括传统图像处理算法的应用，基于机器学习的图像处理，基于深度学习的图像处理。现在研究方向是类脑智能，计算神经科学，脉冲神经网络，深度学习等。本人也能够利用python进行常规的数据处理，包括但不限于大数据的清洗，数据的提取，等等。

项目经验

1.蒜泥科技公司，实习期，对于提取到的人体三维数据进行清洗、标注，然后提供给算法工程师进行深度学习的算法设计。python实现，Linux平台。
2.研究生，独立论文，《模糊数据识别一致性》，使用了深度学习的算法，对于高难度图像进行识别分类。在图像分类的精度上相对于当时的最好结果，表现更优。python+pytorch实现，网络采用vgg，resnet，densenet等等。
3.研究生科技部项目，《新一代类脑智能》，负责计算神经科学和人工智能部分的项目实现。设计了一套新的脉冲神经网络，在图像分类任务上，取得了较好结果，并提出了新的网络结构和学习方法。工作中进行了数据的清洗和编码，网络由python+pytorch实现，Linux平台。
4.孵化项目，红外摄像头目标追踪，为一个公司做了基于硬件的算法，并且正在流片过程中。

案例展示

模糊数据上多类算法识别一致性

既往的研究表明，由于模糊数据的存在，给图片的拍摄类型进行分类是一个难以完成的任务。为了解决这个难题，我们不像以往一样通过训练二值标签的方式来进行分类。而是定义了一种叫做概率标签学习的方式，并且提出了一种“多代理半监督学习框架(MASSL)”来解决两个问题：(1)通常来讲，图片的模
脉冲神经网络图像分类算法

我们现在的深度学习，都是基于一个最重要的学习算法：反向传播，也就是求误差函数关于参数偏导，以此来更新权重。但是反向传播有个最大的弱点：它没有生物基础，我们在人脑里找不到任何反向传播的痕迹。神经网络是根据人脑的结构启发而发明的算法，但是并不是完全地模拟人脑。当然，反向传播虽然没有生
脉冲神经网络图像分类算法

我们现在的深度学习，都是基于一个最重要的学习算法：反向传播，也就是求误差函数关于参数偏导，以此来更新权重。但是反向传播有个最大的弱点：它没有生物基础，我们在人脑里找不到任何反向传播的痕迹。神经网络是根据人脑的结构启发而发明的算法，但是并不是完全地模拟人脑。当然，反向传播虽然没有生