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最近更新：2024/3/28
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沙坪坝区
深度学习自然语言处理算法工程师图像算法
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所学课程：程序设计基础、计算机组成原理、面向对象程序设计、Python程序设计、数据结构与算法、操作系统原理与应用、分布式与云计算、Web程序设计、深度学习、数据挖掘基础
所学课程：机器学习、深度学习、人工智能、数字图像处理与分析、计算机视觉、算法设计与分析
中电科芯片技术（集团）有限公司|计算机硬件
工作描述：学习并了解SDK采集卡的使用。 学习并尝试利用Python编写上位机界面以及调用C++动态链接库。
嘉士腾医疗科技（重庆）有限责任公司|计算机软件
工作描述：参与类器官图像分割训练，将transformer架构引入类器官分割任务中，捕获上下文信息进行分割，为保证准确分割，采用了focal损失、dice损失、compact损失以及auxiliary损失，最终Dice系数达到0.89，mIoU值为0.81，准确率和召回率分别为0.77和0.88、F1值为0.82。 撰写关于类器官追踪方法的专利。 协助梳理现存的视觉模型相关信息，模型能力覆盖分类、分割、追踪等。
项目描述：为解决群众留言分类、热点问题挖掘等技术问题，主要运用分词、过滤停用词等数据处理，然后根据其对应的一级标签基于深度学习中的LSTM模型和TextCNN模型建立一级标签分类模型解决群众留言分类问题；采用TF-IDF方法，将数据预处理后的群众留言进行相似度计算，通过热度指数公式对热点进行排行，将排在前五的热点和热点留言明细进行展示并储存以解决热点挖掘问题。
项目描述：采用Swin Transformer结合GAN网络对脑部磁共振图像进行超分辨率重建，生成清晰图像的同时恢复脑部结构纹理细节。 为减少医生误诊、漏诊等情况，提出了STUGAN网络对低分辨率脑部磁共振图像进行超分辨率重建，生成高分辨率图像，创新点在于对GAN网络和损失函数的改进。测试得到的PSNR值为30.5587dB、SSIM值为0.9242，相较于baseline分别提升了7.1819dB、0.1597；NIQE值为19.1731，相较于baseline降低了3.1906；