1) 分别训练行人跌倒检测模型（YoloFastest 系列）、人形侦测+行人追踪模型(ReID+DeepSort)、人脸识别(EasyFace)轻量化模型（三个项目），通过 TNN 和 NCNN 两种推理框架部署到 GPU 服务器和终端树莓派 4B，通过摄像头模组分析模型性能（准确率、帧率等）。其中，在每个项目过程中，分别理解各类计算机视觉模型架构、演进路线，通过 Pytorch 编程，以模型重训练方式调整模型参数，并进行模型转
化、模型量化，通过 OpenCV 进行（交叉）编译，通过推理框架部署到服务器侧和端侧，进行模型推理和模型应用，并完成对图像、视频、实时摄像头三种输入的交叉验证，将工程上传到公司 git，将工程记在项目过程中，理解了较多经典的深度学习模型，多模型结构特点、模块算力、参数量等都进行了整理，并对深度学习训练全过程进行了深入理解。
2) 在标准数据集上训练 CRNN 语音模型，理解模型结构和机制，进行语音识别，并将项目工程和执行文档上传到公司 git；理解 RNN、LSTM、Transformer、Bert、GPT、ChatGPT 的技术改进路线和运行机制；理解自然语言处理基本任务、模型架构、训练过程、推理机制。
3) 编写 Pytorch 代码，通过 PTQ 和 QAT 两种方式将模型量化（PTQ+QAT）到 8-bit 位宽;通过 TNN、NCNN 推理框架将若干视觉模型量化（PTQ）到 8-bit 位宽;对比 Candance、VeriSilicon 量化工具的性能指标，研究模型量化的实现算法、性能评估、量化领域难点和发展方向等。
4) 通过命令行、cmake 两种编译方式，将工程分别封装成可执行文件、静态库和动态库。
5) 下载开源 GPT-2 预训练模型代码，进行文本生成应用；理解使用 BERT 进行情感分析的应用代码过程；熟悉模型并行训练机制 、大模型训练工具 Deepspeed、Megatron-LM、LoRA 等。
6) 在工作过程中，理解知识蒸馏、神经网络架构搜索 NAS、数据样本不平衡处理、GAN 模型、VAE 模型、强化学习、元学习、博弈论等。
7) 试用 NPU IP，评估、对比 Cadence 、VeriSilicon、清微、ARM 的 NPU 性能指标，其中，在 VeriSilicon
VIP9000 上对不同类型网络(yolov3_tiny、squeezenet1、MobileNetV2、deepspeech2、inceptionv3、resnet50、
yolov5s)下的性能指标（帧率、MAC 利用率等）进行了分析。
8) 在工作过程中，独立构思编写 AI 发明专利 4 篇（神经网络搜索 1 篇授权、混合量化 1 篇公开，样本平衡训练已提交专利局，知识蒸馏待提交专利局）（均第一发明人）。

1) 以 Visual Studio/Matlab/Simulink/Java 平台为基础，基于 MEMS IMU(陀螺、加速度计、磁力计)及 BLE4.0 多种技术，运用 PDR 算法(步态检测、步长估计、航迹推算)和指纹识别算法（离线建库、在线指纹匹配）融合的室内定位算法的研究开发与验证，在智慧校园、智慧养老、智慧旅游等项目中进行推广，并完成室内定位算法的发明专利 2 项（第一发明人）;
2) 第一阶段：通过手机搭载传感器做大量的试验采集，离线分析数据，研究基于 MEMS 级别 IMU的多传感器室内定位算法定位精度优化问题，使用行人航迹推算(PDR)，通过基于行人的步态特征计算行走的步数和估计步长，联合航向信息推算行人的位置，编写 VS 版和 MATLAB 版导室内定位算法程序，主要研究难题是 MEMS 陀螺的积累误差和随机误差在高动态环境下的消除问题；
3) 第二阶段：设计并实现了基于蓝牙 4.0 技术的室内定位方案，基于聚类算法建立指纹地图，基于动态 K-近邻算法，通过指纹匹配实现智能终端（学生证、老人卡）的室内人员定位问题，并推广应用；
4) 第三阶段：研究基于多传感器融合的室内定位算法和多种智能优化算法，基于 MATLAB 平台，搭建一套 SIMULINK 版本的比较完备的室内定位仿真平台，对包含室内复杂环境的信号源生成、信号滤波处理、基于人工智能的算法优化模块、误差分析等环节进行了全面仿真，为后续算法设计与可行性验证提供了有力保证，并将研究成果推广到应用。
2015-2018 基于 JTS 的土地深松地块轮廓精确识别算法 项目负责人
主导完成了基于 JTS 的土地深松地块轮廓精确识别算法，并获平台测试通过和公司应用；
2019- 2021 基于大数据算法的应用赋能项目（数据+文本） 项目负责人
搭建开源大数据平台，完成技术积累（项目负责人）；采购四方伟业商用大数据平台、阿里云 Datav软件、八爪鱼数据采集软件，在智慧交通（货运车辆）、智慧旅游（一部手机游赤峰、智慧中卫、智慧桂林等）、智慧管理（舆情文本分析）、智慧仪器（科研院所）等领域进行大数据赋能应用研究与开发。
其中，基于用户画像、业务逻辑等，开发大数据动态大屏、大数据新业务挖掘模块，定时或实时与业务系统交互，或生成大数据(季度、年度)报告。
2019- 2021 企业舆情分析（NLP 算法） 项目负责人
基于 Python 编程，完成企业员工年度总结等文本内容的数据进行多维分析（年龄、岗位、部门、年度成就、部门建议、未来计划、年度感受等）、挖掘和可视化（变化曲线、词云等）。
2019- 2021 智慧旅游舆情分析（NLP 算法） 项目负责人
运用八爪鱼软件，在某旅游 APP 上采集某旅游城市的主要景点和大型酒店的评论文本，基于 Python编程，完成景区的舆情分析、旅游城市的舆情分析（舆情色彩、情感指数、舆论热词等）。
2012.03-2014（读研阶段）白城兵器试验中心 大型风洞动态测控软件系统 项目负责人
为飞行器和武器装备的环境性能参数提供多功能、综合试验控制平台。该分布式控制系统以工控计算机为上位机，智能仪表为下位机，实现对现场执行机构的自动化控制。软件部分完成系统架构设计，功能划分和实现。
本人职责：1.设计通用数据模型，构建数据库系统，利用数据映射实现软硬件解耦。
2.采用多线程技术，运用线程同步，高效利用系统软硬件资源，满足了系统的实时性要求。
3.开发数据管理模块，实现对大量采集数据的实时处理，支持公式计算，动态曲线绘制，历史记录查询，试验报表打印输出功能。
4.设计实时监控模块，实现监控界面的动画显示及控制，实现了开放式界面编辑和流程组态。
5.设计界面管理模块，进行用户需求分析，完成用户界面的设计开发和美化。
6.设计实时自动控制模块，对温度、压力、压差、湿度、风速、流体浓度进行自动控制，对
带大惯性环节的温度和振荡甚至失稳的浓度，采用最优控制、专家控制算法进行自动控制。所用技术：VC++，MFC，多线程编程，数据库技术（Access，ADO，SQL），COM 技术，设计模式，XML，ModBus 通信协议，面向对象编程，专家控制，最优控制，RS485 通信接口。

通过计算机采集并控制飞机舱体内的空气环境参数，使其保持一定的流量、压力和温度。系统具有自适应性，在不同工况和干扰下达到优良的控制效果(VC++，MFC，代码量 14500 行）。
本人职责：1.开发网络通信模块，实现了数据采集计算机与控制计算机的数据交互（Socket）。
2.开发串口通信模块，采用分时通讯技术和 RS485 总线，实现上位工控机与下位仪表通讯。
3.开发数据采集模块，集成驱动程序，实现对 ADAM、AD、DI、DO 数据板卡的读写。
4.采用模糊控制算法，根据实时误差和误差变化率，通过模糊推理在线调整 PID 参数。
5.采用策略模式、观察者模式、命令模式提高软件系统的可复用性。
所用技术：VC++，串口通信技术，RS485 通信接口，设计模式，多线程编程，UML，TCP/IP 编程。