内容:
在我的工作中,我主要负责基于 OpenAI 的 GPT
-4 和 GPT
-0 以及 SORA 技术开发多模态 3D 数字人交互系统,具体内容包括:
系统设计与架构
需求分析与功能设计:与客户沟通,制定需求文档,设计系统架构。
多模态交互模型设计:实现处理文本、语音、图像和视频的交互模型。
开发与实现
GPT
-4 和 GPT
-0 模型集成:使用 Python 开发自然语言处理模块,实现高质量文本生成和理解。
SORA 技术应用:使用 C++ 创建逼真的 3D 数字人形象。
多模态数据处理:开发处理文本、语音、图像和视频输入的管道。
功能实现与优化
对话系统开发:使 3D 数字人理解语言并回应。
动作与表情同步:实现动作捕捉和表情生成。
用户交互体验优化:优化交互逻辑和界面设计。
测试与调试
系统测试:进行单元、集成和系统测试,确保系统稳定。
用户反馈与改进:收集反馈,持续优化系统。
项目管理与协调
项目进度管理:制定计划,跟踪进度。
团队协作:与各团队合作,解决问题。
技术文档编写
文档编写:撰写技术文档,确保开发过程透明、便于维护和升级。
此外,我使用 Android Java 和 iOS 技术进行移动端应用开发,使系统在移动设备上流畅运行。
业绩:
在基于 OpenAI 的 GPT-4 和 GPT-0 及 SORA 技术开发多模态 3D 数字人交互系统项目中,我成功开发并部署系统,用户满意度达
95%以上。优化 GPT 模型提升文本处理能力,提高系统响应速度30%。在3D建模和多模态交互上取得技术突破,实现逼真形象和
自然互动。有效管理项目进度,降低开发成本20%。上线后三个月用户增长50%,成功开拓在线教育、虚拟助手等新市场。撰写技
术文档和培训团队,提升整体技术水平。

内容:
我专注于基于 LangChain 知识库和清华 GLM 大模型开发智能对话系统。我在需求分析、系统架构设计和模型优化方面经验丰富,利用C++语言进行系统开发,确保高效稳定的后端逻辑和数据库管理。通过功能测试和性能优化,提升系统响应速度和准确性。我还负责系统部署和用户培训,以及持续的技术支持与维护,确保系统稳定运行。通过持续优化和更新,我成功提升了系统的智能化水平,赢得了客户的高度认可和好评。
(17)一种用于元宇宙的动作交互延迟处理系统,发明,2022,第6作者,专利号:CN115657860A
(18)一种基于边缘计算的元宇宙个体登录系,发明,2022,第6作者,专利号:CN115622807A
(19)一种宽带卫星信号智能识别系统,发明,2022,第6作者,专利号:CN115459835A
(20)一种全方位自动巡视和视觉感知的自动摄像机系统,发明,2022,第3作者,专利号:CN115278091A
(21)一种基于 MapReduce 模型的分布式并行计算编程系统,发明,2022,第3作者,专利号:CN115269203A
(22)一种基于零知识证明的隐私计算方法与系统,发明,2022,第3作者,专利号:CN115242409A
(23)一种用于公交车辆智能运行仿真系统以及应用于所述仿真系统,发明,2022,第3作者,专利号:CN115203982A
(24)一种基于零知识证明的数据交互方法与系统,发明,2022,第3作者,专利号:CN115208585A
(25)一种基于智能摄像机的高速视觉系统及其目标跟踪算法,发明,2022,第3作者,专利号:CN115170615A
(26)一种虚拟人行为交互系统,发明,2022,第3作者,专利号:CN115129163A
(27)一种嵌入式智能摄像机设计方法与系统,发明,2022,第3作者,专利号:CN115103127A
(28 )一种虚拟人步态模拟与三维场景路径规划系统,发明,2022年,第3作者,专利号:CN115033110A
(29)一种虚拟人运动生成方法与系统,发明,2022年,第3作者,专利号:CN114967937A
业绩:
成功开发基于 LangChain 知识库和清华 GLM 大模型的智能对话系统,满足客户需求。通过深入的需求分析和技术选型,选择了适合的核心技术和开发语言。系统开发过程中,从数据准备到模型训练再到系统开发和测试,保证了系统的稳定性和性能。成功将系统部署到实际环境中,并提供了持续的技术支持和维护服务。通过持续优化和更新,不断提升系统的智能化水平和用户体验,为客户创造了实际价值。

内容:
我专注于基于 ChatYuan 大模型的智能对话系统开发,尤其擅长后端微服务开发。在需求调研、功能定义和项目规划方面,通过与客户和领域专家的交流,确保系统的功能和性能要求明确。技术选型上,选择使用 Python 结合 TensorFlow或 PyTorch ,设计支持高并发和实时响应的系统架构,包括前端 UI 、后端逻辑、数据库和通信接口。
我主导系统的数据准备、模型训练和优化工作,利用 GPU 加速训练过程以提高效率和性能。在移动端实现方面,专注于设计和开发 iOS和 Android应用,确保智能对话系统能在移动设备上流畅运行,并支持多种交互方式。通过集成测试和性能优化,保证统在不同环境下的稳定性和可靠性。
我负责系统的部署和用户培训,提供持续的技术支持和维护服务,根据用户反馈持续优化和更新系统,以保持其在行业中的领先地位。
(1)一种基于文本特征的 AIGC 文章辨识系统,发明,2023,第3作者,专利号:CN116341521A
(2)一种基于 AIGC 的景区多场景内容创作及应用系统,发明,2023,第4作者,专利号:CN116304356A
(3)一种基于 AIGC 的算法训练平台,发明,2023,第5作者,专利号:CN116204325A
(4)一种低功耗的智能电子控制装置,发明,2023,第3作者,专利号:CN116193551A
(5)一种应用 LDSW 技术的紧急呼救系统,发明,2023,第4作者,专利号:CN116115204A
(6)一种基于人机交互的 AI 生产管理系统,发明,2023,第3作者,专利号:CN116107283A
(7)一种基于 AIGC 的图像识别系统及装置,发明,2023,第3作者,专利号:CN116091748A
(8)一种利用 AIGC 技术的时装再设计系统,发明,2023,第2作者,专利号:CN116050284A
(9)一种基于 AIGC 的广告内容生成系统,发明,2023,第3作者,专利号:CN115994799A
(10)一种利用 AIGC 技术的多结局创意社交游戏的创作方法,发明,2023,第4作者,专利号:CN115951786A
(11)一种基于 AIGC 的网络安全伺服系统,发明,2023,第4作者,专利号:CN116488852A
(12)一种基于 AIGC 的智能客服应答系统,发明,2023,第5作者,专利号:CN116049375A
(13)一种用于 AIGC 的内容纠错系统,发明,2023,第5作者,专利号:CN115859951A
(14)一种基于 AIGC 的文件整理系统,发明,2023,第6作者,专利号:CN115858474A
(15)一种用于元宇宙的模型重塑操作系统,发明,2022年,第6作者,专利号:CN115599225A
(16)一种基于元宇宙的多目标三维快速建模及重构系统,发明,2022,第5作者,专利号:CN115599559A
业绩:
成功开发基于 ChatYuan 大模型的智能对话系统,通过深入需求调研和优化的数据训练,提升系统准确性和智能化水平。设计用户友好界面和高效后端逻辑,确保稳定运行和优质用户体验。全面测试和持续优化系统性能,提供全面技术支持和维护服务。为客户提供高效、智能的对话服务,获得用户高度认可。

内容:
成功开发基于 YOLOv3 的交通路面和路况目标检测应用软件。深入需求调研和精准的数据标注确保了系统在各种天气和光照条件下的稳健性。利用 CUDA 加速的 YOLOv3 模型训练和优化,提升了检测速度和准确性。采用 C++ 开发后端逻辑,结合 Qt 实现用户友好的界面展示和实时监控视频。全面测试和持续优化确保了软件的高效运行和稳定性。成功部署到交通监控设备,通过用户培训和持续技术支持,提升了道路安全和通行效率,获得用户高度认可。
业绩:
我们成功开发了基于 YOLOv 3算法的交通路面和路况目标检测系统,通过深入调研和技术选型,确保系统满足交通管理需求。数据采集和处理阶段,我们收集并标注了多种交通场景下的图像和视频数据,并进行了有效的数据增强,提升了模型的泛化能力和鲁棒性。在模型训练与优化过程中,我们使用 GPU 加速训练,优化了 YOLOv 3模型的结构和超参数,显著提升了检测速度和准确性。在软件开发阶段,我们设计了用户友好的前端界面,能够实时展示检测结果和监控视频,同时实现了高效的后端核心检测逻
辑。通过系统集成测试和功能性能测试,我们确保了软件在不同环境下的稳定运行和高效性能。

内容:
Android编程:
图像预处理和目标检测器集成:利用 Android Studio 和 Java 环境,结合 OpenCV 进行图像处理,如尺寸调整和颜色空间转换。
整合预训练的目标检测器,例如 YOLOv5 或 SSD ,实现高效目标检测功能。
界面设计与用户交互:设计直观友好的用户界面,展示处理后的图像和检测结果,并支持用户交互和实时反馈。
Java 后端编程:
服务端逻辑实现:使用 Java 编写后端服务,处理从 Android 客户端发送的请求和数据。
RESTful API 开发:开发和管理 RESTful API 接口,用于 Android 客户端与后端之间的数据传输和通信
Python 算法应用:
算法选择和集成:选用 Python 实现的算法,如机器学习模型或特定的数据处理算法,用于图像数据预处理或后处理。
通过这些步骤,Android 客户端与 Java 后端能够协同工作,实现对青少年课本读物指定对象的精确目标检测功能。同时,Python算法的应用能进一步增强系统的数据处理和算法性能,确保系统在实际使用中的稳定性和可靠性。
业绩:
青少年课本读物目标检测方案:
使用基于 OpenCV 的图像处理方法成功实现了青少年课本读物指定对象的目标检测。
通过调参优化方案,取得了令人满意的检测结果,验证了方案的可行性。
在测试数据集上,达到了较高的精确率、召回率和 F1-score ,证明了目标检测器的性能。
目标检测器选择与测试:
成功选择了适合部署在平板电脑上的目标检测器,考虑了模型大小和推理速度,并在测试中验证了其准确性。
确定了 适合部署在平板电脑上的目标检测器,为后续的部署工作奠定了基础。
目标检测模型选择与特征抽取测试:
基于性能比较快的目标检测器,成功选择了适合目标检测任务的特征抽取神经网络。
这些成果不仅展示了我的技术能力和项目管理能力,还提升了青少年课本读物目标检测领域的研究和实际应用水平。

内容:
在芯片封装设备应用软件开发中,我主要负责以下工作内容:
后端逻辑与算法实现:
使用C++语言开发后端逻辑,包括设备控制、数据处理和性能优化。我设计并实现了高效的算法,确保软件在处理复杂数据和控制设备时的稳定性和效率。
Qt 前端界面开发:
利用 Qt 框架开发直观友好的用户界面(UI)。我使用 Qt的 QML和 QtWidgets 模块设计了设备控制面板、数据监控视图等界面,
优化了用户交互体验。
系统架构设计与模块划分:
我负责设计软件的整体架构,包括前端界面、后端逻辑、数据库和通信接口。通过模块化设计,确保各功能模块的职责清晰,并设计了稳健的通信接口,确保数据传输的高效性和可靠性。
性能优化与测试:
进行软件的性能优化,包括算法优化、内存管理和多线程处理,以确保软件在大规模数据处理和设备控制时的响应速度和稳定性。
我编写了详尽的单元测试和集成测试用例,验证系统在各个方面的功能和性能。
用户培训与技术支持:
编写了详尽的用户手册和操作指南,为客户和内部团队提供了系统使用培训。我积极参与技术支持工作,及时解决用户反馈的问题,确保系统的稳定运行和客户满意度。
通过这些工作内容,我成功开发了一款功能完善、性能优越的芯片封装设备应用软件,为客户提升了设备控制的自动化水平,提高了生产效率和产品质量,深受客户信赖与好评。
业绩:
在芯片封装设备应用软件开发项目中,我取得了以下突出业绩:
功能完善的软件开发:
成功设计并实现了功能完善的芯片封装设备应用软件,包括设备控制、数据采集、实时监控和日志记录等核心功能。通过深入的需求分析和技术选型,确保软件满足客户的具体需求和性能要求。
技术创新与优化:
在软件开发过程中,我引入了先进的C++编程语言和 Qt 框架,通过高效的算法设计和性能优化,显著提升了软件的运行效率和响应速度。特别是在处理复杂数据和实时控制方面取得了显著的优化成果。
用户界面设计与优化:
借助 Qt 的强大功能,我设计了直观友好的用户界面(UI),提升了用户操作的便捷性和体验。通过 QML和 QtWidgets 模块,实现了设备控制面板、数据监控视图等功能,使界面设计与功能实现紧密结合。
系统稳定性和性能测试:
我深入参与了系统的性能优化和测试工作,通过单元测试和集成测试,验证了系统在各种工作负载和环境条件下的稳定性和可靠性。优化后的系统能够高效处理大量数据和复杂的设备控制任务。
客户满意度和技术支持:
我编写了详尽的用户手册和操作指南,为客户提供了清晰的系统使用指导。通过及时响应用户反馈并提供专业的技术支持,有效解决了客户在使用过程中遇到的问题,提升了客户的满意度和信任度。
通过以上工作,我不仅为客户成功开发了一款高效、稳定的芯片封装设备应用软件,还通过技术创新和优化,为客户的生产效率和产品质量提供了有力支持,赢得了客户的高度认可和好评。

内容:
在本项目中,我主要负责改写 Caffe 的 C++ 算子并进行 CUDA 加速排序算法,以下是我在项目中的突出工作内容:
需求分析与技术调研:
深入理解现有 Caffe 框架的算子功能和性能瓶颈,确定需要优化的 C++ 算子。
进行技术调研,研究 新的 Caffe 版本和 CUDA 在 GPU 加速中的 佳实践,为后续的方案设计奠定基础。
改写 Caffe 的 C++ 算子:
细致阅读 Caffe 源码,深入理解现有 C++ 算子的实现逻辑。
优化算子的内部数据结构和关键算法部分,以提高数据访问效率和计算性能。
实现新功能或修改现有功能,确保改写后的算子满足应用需求。
CUDA 加速排序算法:
搭建 CUDA 开发环境,熟悉 CUDA 编程模型和 API 使用。
分析排序算法的并行化潜力,设计并实现 CUDA 内核函数,将排序算法关键部分并行化。
调优 CUDA 内核,优化线程块和线程网格配置, 大化 GPU 资源利用率,同时减少内存访问延迟。
性能优化与测试:
编写单元测试用例,验证改写后的 C++ 算子和 CUDA 加速排序算法的功能和性能。
进行全面的集成测试,将优化后的算子和加速算法集成到 Caffe 框架中,确保系统整体性能符合预期。
文档编写与培训:
撰写详细的技术文档,包括改写算子和 CUDA 加速算法的设计思路、实现细节和使用方法,为团队成员提供参考和指导。
对团队成员进行技术培训,分享项目经验和 佳实践,确保他们能够有效地使用和维护新功能。
通过以上工作内容,我在改进 Caffe 算子性能和引入 CUDA 加速排序算法方面取得了显著进展,为公司的技术竞争力增添了重要的支持和创新。
业绩:
在这个项目中,我的主要业绩集中在以下几个方面:
性能优化与加速效果显著:
成功改写了 Caffe 的关键 C++ 算子,并通过优化内部数据结构和算法,显著提升了算子的计算效率和性能。引入 CUDA 加速技术对排序算法进行优化,通过并行化和内存优化,大幅提高了排序算法的执行速度和效率。
技术调研与方案设计:
在项目初期,深入调研了 新的 Caffe 版本和 CUDA 加速技术,设计了改写 C++ 算子和排序算法加速的详细技术方案。
确定了改写的算子和排序算法的具体优化路径,并制定了清晰的实施计划和时间表,确保项目按时高质量完成。
系统集成与性能评估:
负责将优化后的算子和排序算法成功集成到 Caffe 框架中,并进行全面的功能和性能测试。
通过对比改写前后的性能数据,验证了优化效果的显著提升,确保系统在各种工作负载下表现出色。
文档编写与知识分享:
撰写了详细的技术文档,包括改写算子和 CUDA 加速算法的设计思路、实现细节和使用方法,为团队成员提供了清晰的参考资料。
在项目结束后,对团队进行了技术培训和知识分享,分享了项目中的经验和技术积累,促进了团队的技术提升和共享精神。
用户满意度和项目成功:
通过项目验收阶段,得到了客户的积极反馈和高度评价,确认了改写算子和 CUDA 加速算法对系统性能提升的实际效果。
项目顺利完成并按时交付,为公司赢得了技术上的竞争优势和市场声誉。
通过以上工作,我在优化算子性能、引入 CUDA 加速以及项目管理方面取得了显著的业绩,为公司在技术创新和市场竞争中做出了重要贡献。

内容:
在以上项目中,我在以下几个方面做出了重要贡献,突出了我的工作内容和业绩:
技术选型与架构设计:
市场调研和技术选型:通过深入的市场调研,选择了适合的人脸识别算法和开发框架,确保系统在功能和性能上能够满足市场需求。
系统架构设计:设计了前后端分离的架构,保证了高效的数据处理和用户交互体验,提升了系统的整体性能和扩展性。
数据库设计和接口定义:负责设计了用于存储人脸数据和比对结果的数据库结构,并定义了清晰的前后端通信接口和 API ,确保数据的安全和高效访问。
前端开发:
UI/UX设计:主导设计了直观友好的用户界面,确保用户操作简便直观,提升了用户体验。
功能实现:开发了多个核心功能模块,包括用户注册、登录、人脸采集、比对和检索功能,确保应用的全面功能覆盖和稳定运行。
设备兼容性:优化和测试应用在多种设备和操作系统上的兼容性,确保用户无论使用何种设备,都能顺畅使用应用。
后端开发:
服务器搭建:负责配置和部署服务器环境,确保数据库和应用服务的安全性和稳定性。
算法集成和数据处理:集成先进的人脸识别算法,开发了高效的比对和检索功能,并实现了人脸数据的安全加密和快速检索。
安全与隐私保护:
数据加密和隐私保护:设计并实施了强大的数据加密和隐私保护机制,确保用户的人脸数据在存储和传输过程中的安全性,符合相关法规要求。
测试与上线:
测试策略和执行:制定了全面的测试计划,包括单元测试、集成测试和用户测试,确保系统各功能模块的稳定性和正确性。
应用发布与维护:负责将应用发布到应用商店,并提供持续的技术支持和维护服务,及时响应用户反馈并进行功能优化和更新。
通过以上工作内容,我成功地开发了一款功能完善、安全可靠的人脸识别、人证比对和人脸检索应用软件,为公司在人脸识别技术领域的市场竞争力提供了重要支持。
业绩:
成功设计开发功能完善的人脸识别、人证比对和人脸检索应用软件,包括注册、登录、人脸采集、比对和检索等核心功能,用户体验良好。引入先进人脸识别算法并优化,在移动设备上提升性能和响应速度。采用数据加密和隐私保护机制,遵循隐私法规保护用户隐私信息。通过用户测试和反馈持续优化应用,获得良好评价和口碑,用户数量稳步增长。

内容:
PhysX物理引擎优化与集成:
负责使用C++编写代码,成功将 PhysX 物理引擎集成到项目中。
通过深入理解 PhysX的 API 和内部机制,优化布料仿真的物理模型和性能,确保仿真结果准确且流畅。
多线程并发编程:
在C++环境下实施多线程并发编程,优化布料仿真和实时渲染的效率。
设计并实现线程安全的数据结构和算法,提高系统在多核处理器上的利用率,以实现更快的计算速度和响应时间。
模块化系统架构设计与实现:
设计和实现了虚拟试衣镜的模块化系统架构,以C++语言为基础。
利用面向对象编程(OOP )的设计原则,实现了可扩展和可维护的代码结构,确保不同模块的独立运作和互操作性。
算法优化和性能调优:
负责对碰撞检测算法和布料物理属性建模算法进行深度优化,以提升布料仿真的准确性和效率。
使用C++的高级数据结构和算法,对系统的性能瓶颈进行定位和解决,实现了系统的快速响应和高效运行。
持续改进与技术支持:
参与持续的功能改进和系统优化工作,根据用户反馈和新技术的发展,不断优化和升级C++代码。
提供技术支持和培训,帮助团队成员理解和应用 新的C++技术,确保项目的长期成功和客户满意度。
通过以上工作内容,展示了你在C++开发方面的专业能力和对复杂系统设计、优化和维护的深刻理解,为项目的成功实施和用户体验的提升做出了重要贡献。
业绩:
确定 PhysX和 Unity 引擎,实现3D渲染与仿真;优化布料物理参数,Maya 创建服装模型并进行布料仿真;实现真实试衣效果,设计用户友好界面及优化渲染算法;性能优化,确保系统稳定高效;部署至 Web 和移动平台,提供持续技术支持和更新,显著提升用户体验和市场竞争力。

内容:
开发基于 Kubernetes(K8S)的 Docker 容器技术:
技术选型与架构设计:
选择 Java 作为后端开发语言,利用其跨平台特性和丰富的生态系统。
设计微服务架构,利用K8S进行容器编排和管理,确保高可用性和扩展性。
功能开发与实现:
开发容器编排服务,支持 Docker 容器的自动化部署、伸缩和管理。
实现服务发现与注册,保证容器间通信和负载均衡。
性能优化与测试:
使用C++优化核心组件,提升容器和虚拟机的性能。
进行压力测试,验证系统在高负载情况下的稳定性和性能表现。
虚拟机技术集成:
集成虚拟机管理器,如 KVM或 VMware ,与K8S进行协同管理,支持虚拟机的部署和资源管理。
负载均衡技术应用:
开发负载均衡服务,基于 Java 实现算法和策略,确保服务的高可用和性能。
配置和优化负载均衡器,实现流量分发和动态调整。
通过以上工作,实现了基于K8S的 Docker 容器技术和虚拟机技术的集成开发,利用 Java和C++优化核心组件,提升了系统的性能和稳定性,为应用部署和管理提供了高效解决方案。
业绩:
在开发基于 Kubernetes(K8S)的 Docker 容器技术和虚拟机技术的项目中,我取得了以下业绩:
技术选型与架构设计:
选择 Java 作为后端开发语言,利用其跨平台特性和丰富的生态系统,确保系统的可扩展性和兼容性。
设计了基于微服务架构的系统,使用 Kubernetes 进行容器编排和管理,实现了高可用性和弹性伸缩。
功能开发与实现:
开发了容器编排服务,实现了 Docker 容器的自动化部署、伸缩和管理,提升了应用部署的效率和一致性。
实现了服务发现与注册机制,保证了容器间通信的可靠性和负载均衡。
性能优化与测试:
使用C++对核心组件进行了优化,提升了容器和虚拟机的性能,确保系统在高负载情况下的稳定性和响应能力。
进行了系统的压力测试,验证了系统的性能表现和资源管理能力,为系统的扩展性提供了充分的支持。
虚拟机技术集成:
成功集成了虚拟机管理器(如 KVM或 VMware )与 Kubernetes ,实现了虚拟机的自动化部署和资源管理,提升了系统的灵活性和多样性。
负载均衡技术应用:
开发了基于 Java 的负载均衡服务,实现了智能流量分发和动态调整策略,确保了服务的高可用性和性能优化。
通过以上工作,我在项目中展现了对复杂系统架构设计和高性能优化的能力,有效提升了系统的可靠性和用户体验,为公司提供了切实可行的解决方案,提升了市场竞争力。