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李彦欣 女 | 2002年3月生 | 户口: 内蒙古 呼伦贝尔市 | 现居 浙江省 - 杭州市 教育经历2020-09至2024-10 | 杭州电子科技大学 | 智能科学与技术 | 本科语言能力英语:听说( 良好 ) | 读写( 良好 ) | 等级考试:大学英语考试四级IT技能熟练: C、python、Word、Excel、PowerPoint、WINDOWS获得证书大学英语四级、计算机二级证、普通话等级证书校内奖励2021-09 大学生创新创业训练国家级立项 杭州电子科技大学奖励描述:作为负责人,由导师指导参加了2021年大学生创新创业训练计划项目,基于多伯努利滤波器的多雷达多目标跟踪算法研究,获得了国家级立项。2021-11 第十二届浙江省大学生物理实验与科技创新竞赛二等奖 杭州电子科技大学奖励描述:2022-12 浙江省省政府奖学金 杭州电子科技大学奖励描述:项目经验2023-06至2023-07 基于MobileNetv2的垃圾分类 | 数据分析,建模答辩项目简介和职责:从官网下载垃圾分类数据集,进行数据预处理与模型建立,实现对路边垃圾进行实施分类。 通过调参,包括迭代轮次,学习率等参数,使得垃圾分类正确率从79%上升到94%。 使用开发板,使用 linux 基础命令,将垃圾分类项目文件下载到开发板并使用,使用 ATC 工具进行模型转换,并从现实中收集垃圾图片50-100张,下载到开发板中,进行模型推理。最终正确率达到95%。2022-04至2022-06 基于雷达数据挖掘的降雨量预测 | 数据分析与处理,建模答辩项目简介和职责:简介:在农业方面,降雨量的预测是很有必要的。对雷达测量的数据进行处理分析与筛选,使用传统机器学习模型,包括随机森林,集成学习(adaboost)等,还使用了神经网络模型,包括RNN模型,进行模型训练,以及模型评估。 职责:数据预处理,建模,结果评估 结果:传统机器学习模型中的随机森林效果较好,神经网络模型相比于传统机器学习模型,处理时间较快。最终在评价指标结果良好的情况下,最好的预测结果准确率达到87%。附加信息自我评价:1.有良好的团队协作能力和沟通能力,有优秀的学习能力。 2.掌握 python、C,熟悉C++,熟悉 Django,Fastapi等 web 框架。 3.在机器学习,特别是深度强化有较深了解。 4.学习能力强,获得奖学金频繁,可以快速适应新软件。 5.熟悉 pytorch,tensorflow 等深度学习框架。 6.熟练使用 pycharm,solidwork,Xmind 等工具。 7.熟悉 mysql 等库的使用。 8.作为负责人和主持人,获得大创国家级立项,表达能力强,动手能力强。踏实肯干,动手能力较强。职业技能:在校期间主修课程:Python与算法设计实验(89分)、微型机器人与C51应用(89分)、数学建模(95分)、人工智能导论(96 分)、自动控制原理(91分)、机器学习(86分)、深度学习(84 分)、机器视觉(89分)、机器学习课程实践(97分)、深度学习课程设计(98分)、脑与认知科学概论(86分)

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