职责业绩: 组建合肥AI研发团队，主要负责公共安全领域车辆识别研究，主要包括:
1.基于tensorflow的车辆行人检测算法开发，单帧25ms，同时训练了包括中国大陆车牌，安哥拉车牌，多米尼加车牌的检测算法；
2基于pytorch的车牌识别，搭建多任务神经网络，识别率99%，速度0.5ms；
3基于pytorch的车辆属性识别，包括车辆颜色，类型，品牌，单车识别速度3ms；
4车辆重识别(多摄像头下的已车搜车)；
5C++工程化: 研究的路径有，libtensorflow和libtorch，后期为了更好的在英伟达服务器上部署，应用TensorRT前向推理框架，速度得到了极大提升；

职责业绩:
1. 移动事业部–机票项目组。负责机票搜索–下单–退票整个流程；
2.搜索引擎: 聚合多路渠道运价资源，采用异步缓存机制，加快搜索速度和准确度；3.采用技术工具包括zookeeper,kafka,redis,mongo,mysql，后端整合多资源，清理筛选后统一格式输出;
4.下单与退票: 对接各渠道出票商验舱验价出票及退票接口，采用异步任务调度celery工具进行票号同步;
5.深度学习攻破12306验证码: 主要负责训练数据，实现验证码图像库的分类工作。

职责业绩: 针对特定数字电视DTV芯片的开发，提供完整的解决方案。在较为成熟的Linux系统平台之上，扩展至当前主流的Android系统之上，保留底层较为成熟的方案供Android上层调用，同时针对Android的开放性，添加新的应用，满足客户多样化需求。
工作内容与贡献:
1.负责编写Linux 下MTKTVAPI(JNI)接口，供Android上层调用;
2.负责Linux下应用层部分功能的编写（如screen mode等），并提供上层调用接口;
3.负责提供PVR/TimeShift(节目录制)问题的解决方案。

职责业绩:
1. 在线阅卷系统
项目简述: 采用B/S架构 ， 使用PHP语言 ， 在Yii框架上 ， 开发在线阅卷系统。系统面向学校考试任务 ， 实现客观题自动评判 ， 主观题教师流水阅卷 ， 阅卷完成后立即生成考生成绩的功能。提高了考试阅卷的效率 ， 把教师从繁杂的纸质试卷中解放出来。
工作内容与贡献:
1)编写部分后台功能代码，负责系统部署文档的撰写（Winserver: apache+mysql+php），制定统一部署方案和部分配置优化；
2) 利用WinForm编写试卷图片批量上传工具，提高了阅卷数据导入的效率；
3) 编写NSIS脚本，设计安装软件，撰写安装文档，实现阅卷系统的一键式部署(百校联考)。
2.协同命题与题库系统
项目简述: 开发多教师协同命题系统。多个角色的老师之间协同工作，最终完成组卷任务，导出PDF试卷提供考试。题库系统构架在spring框架上，包含了较多的题目资源，可以根据学科、知识点、教材等选择题目，为教师选题提供方便。
工作内容与贡献:
1) 打通题库系统和命题系统，中间用thrift服务框架进行跨语言跨平台交互，实现数据统一;
2) 命题系统的业务及数据源的改变后的相应功能的改写;
3) 同步服务: 采用spring+mybatis框架和activeMQ消息收发组件，针对一个系统用户变更，其他系统不能同步的问题，开发一款同步服务，实现多系统用户数据的同步。