技术能力

1、作为AI模型的核心，深度神经网络(DNN)通过构建多层网络结构来模拟人脑的学习机制，能够自动从海量数据中提取高阶特征，从而实现更准确的预测和分类。平台通常支持主流的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、Keras等，这些框架提供了丰富的API和工具，使得模型的构建、训练和部署更加高效。
2、AutoML技术能够自动根据数据特征和任务需求，选择合适的模型结构、超参数和训练算法，以提高模型的性能和效率。平台通过管道化工作流，将数据处理、特征工程、模型训练、评估和优化等步骤自动化，减少人工干预，提高开发效率。
3、包括数据清洗、归一化、增强等步骤，以提高模型的性能。平台提供高效的数据管理工具，帮助开发者轻松处理大规模数据集。平台提供数据集的管理和存储功能，支持数据的导入、导出、版本控制和权限管理，确保数据的安全性和可用性。
4、通过调整模型的参数，如学习率、权重衰减等，以提高模型的收敛速度和性能。平台支持多种优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、Adam等。为了减少模型的大小和提高推理速度，平台提供模型压缩和量化技术，如剪枝、量化、知识蒸馏等。
5、平台提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，帮助开发者全面评估模型的性能。提供模型运行状态的监控和管理功能，帮助开发者实时监控模型的性能和稳定性，及时发现并解决问题。

项目经验

1、AI视频分析系统开发集成（web系统展示、流媒体开发、摄像机控制，抓拍图片分析，算法平台开发，信息告警，等系统信息开发完成）
2、AI手势姿态识别控制系统，基于AIopenCV，神经网络，机器学习，模型训练等技术开发，基于边缘盒子部署和双目结构光相机集成，实时输出识别人的手势动作，用来与数字孪生系统大屏展示交互。
3、无人机智能云控系统开发，系统集成于无人机低空遥感巡检。
4、特高压换流站智能巡检系统开发，基于java，web，mysql，redis，AI算法识别，部署巡检服务器，集成硬件（机器人，摄像机，无人机）实现 巡检任务的联动下发，信息告警，最终生成巡检报告。

团队情况