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北京后端兼职程序员

ID：286409

SpMqS

教授

公司信息：
北京航空航天大学

工作经验：
5年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

主持和参与多项人工智能应用的医学和工业项目，包括国家和省级重点研发项目等。熟悉人工智能和深度学习领域，在各类国际主流期刊发表多篇论文。开发的人工智能监测应用已被国际知名企业应用。熟悉python，cuda，c/c++，mathematica，matlab等在内的多种开发工具。对数据处理、数据挖掘和数据分析方面有丰富的经验。

项目经验

深度学习利用声音信息对管道全寿命周期监控
利用深度学习技术对管线声音进行监测，通过算法设计，对真实工业场景信号进行识别降噪，提取有效信息，实现对管道全寿命周期的工作状态进行管理。该项目大大节省了人工的管线巡查成本，且对流体的特殊有害状态亦可进行及时的筛查，减少事故爆发风险。
利用深度神经网络对医疗影像数据进行识别、分割等
该项目为人工智能在医疗影像中的直接应用，收到国家项目支持。利用深度神经网络对影像数据进行识别和分割，以使其进一步用于后期的诊疗过程当中。该任务可以实现高精度的肿瘤位置分割，良恶性病例识别和对后期的放疗和手术方案进行自动划分及辅助。

案例展示

深度神经网络对医疗影像数据的挖掘

该项目为人工智能在医疗影像中的直接应用，收到国家项目支持。利用深度神经网络对影像数据进行识别和分割，以使其进一步用于后期的诊疗过程当中。该任务可以实现高精度的肿瘤位置分割，良恶性病例识别和对后期的放疗和手术方案进行自动划分及辅助。
深度学习利用声音信息对管道全寿命周期监控

利用深度学习技术对管线声音进行监测，通过算法设计，对真实工业场景信号进行识别降噪，提取有效信息，实现对管道全寿命周期的工作状态进行管理。该项目大大节省了人工的管线巡查成本，且对流体的特殊有害状态亦可进行及时的筛查，减少事故爆发风险。