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ID：348948

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学生

公司信息：
西南科技大学

工作经验：
5年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后

所在区域：
其他
全区

技术能力

本科以及硕士均为计算机专业，主要学习计算机中机器学习/深度学习方面，熟练掌握Python语言，可完成基本业务需求。
目前主要研究数据挖掘，对已有数据进行探索分析，以完成不同的需求。
比如，数值预测、分类，计算机视觉中的物体检测、识别。

项目经验

1、基于Yolov3的深度学习模型，专门用于实时监控施工场地。该系统能够自动识别和追踪工地上的各种工程车辆，如挖掘机、推土机等，从而实现对潜在安全风险的及时预警。该项目不仅提高了监控效率，还显著增强了现场安全管理能力。
2、使用图神经网络技术，开发了一个预测分子属性的模型，该模型能够帮助科学家更好地理解分子结构与其性能之间的关系，从而加速新药的研发过程和材料科学的创新。此技术的应用显著提高了研发效率，减少了实验室测试的需求。
3、利用基于PointNet的深度学习模型，进行飞行器表面压力的预测，这对飞行器的设计和维护至关重要。此技术提供的精确预测帮助工程师优化设计，确保飞行器的性能和安全，同时降低了维护成本和提高了运行效率。

案例展示

高精度细粒图像识别系统

细粒度图像识别（Fine-Grained Image Recognition）是一种专门针对区分高度相似的对象类别（如不同种类的鸟、车型、花卉等）的技术。该项目主要以swin transformer large 为骨架网络，分别使用两个自上而下的和自下而上的fpn进行特征融合
基于线性回归的房价预测系统

利用机器学习技术对房价进行预测不仅可以为买家和卖家提供数据支持，还可以帮助房地产开发商和政府机构做出更加科学的决策。本项目开发了一个基于线性回归的房价预测模型，通过分析和学习历史房价数据，预测未来的房价趋势。