1. 熟练掌握 Python 语言,Pytorch 深度学习平台;
2. 熟悉图像领域与NLP领域常见任务,如NER、文本生成、预训练语言模型、图像目标检测、场景图构建等。
3. 了解多模态领域研究热点和前沿技术,对多模态任务视觉问答、图像摘要等熟练掌握和应用所涉及的方法;
4. 熟练使用 深度学习领域常用框架、工具,如:图神经网络、Transformer、Stanford NLP、RNN、CNN等。
5. 熟练使用C#、.Net、WPF 开发。
1、基于移动互联网的智能车载APP:智能车载APP,通过蓝牙连接方向盘传感器,APP实时监测驾驶员的心率血压血氧等健康指标,记录历史数据综合分析。实时疲劳驾驶检测与提醒。实现方式:通过蓝牙与传感器之间进行数据传输。疲劳驾驶检测通过人脸采集识别人眼坐标计算眨眼频率实现。设置阈值,实时预警。
2、中文图像摘要(Image Caption)生成:给定一张图像,自动生成其简短的中文描述,概述图像内容实现方式:使用中文图像+文本的大数据集,基于Bert-base模型进行多模态预训练,之后使用给定中文图像摘要数据集微调。
3、浒苔预警与打捞系统:实时检测海域内浒苔的滋生位置,漂流情况,刷新在网页系统界面。智能预测浒苔漂流方向,智能规划打捞方案,浒苔近岸时自动预警。实现方式:通过卫星云图获取浒苔位置,显示在页面,深度学习算法做数据分析实现智能预警,智能规划打捞路线,显示附近渔船打捞船信息。
项目功能:给定一张图像,自动生成其简短的中文描述,概述图像内容实现方式:使用中文图像+文本的大数据集,基于Bert-base模型进行多模态预训练,之后使用给定中文图像摘要数据集微调
智能车载APP,通过蓝牙连接方向盘传感器,APP实时监测驾驶员的心率血压血氧等健康指标,记录历史数据综合分析。实时疲劳驾驶检测与提醒。实现方式:通过蓝牙与传感器之间进行数据传输。疲劳驾驶检测通过人脸采集识别人眼坐标计算眨眼频率实现。设置阈值,实时预警。
实时检测海域内浒苔的滋生位置,漂流情况,刷新在网页系统界面。智能预测浒苔漂流方向,智能规划打捞方案,浒苔近岸时自动预警。实现方式:通过卫星云图获取浒苔位置,显示在页面,深度学习算法做数据分析实现智能预警,智能规划打捞路线,显示附近渔船打捞船信息
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