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专业技能
精通计算机视觉领域图像识别技术，包括语义分割算法（如U-Net、Mask R-CNN）、实例分割模型优化；掌握图像修复技术，熟悉深度学习图像修复模型（如Deep Image Prior）与纹理迁移算法；具备大数据挖掘经验，熟练应用机器学习技术（包括监督/非监督学习）进行异常检测、聚类分析、分类建模及回归预测；熟悉PyTorch/TensorFlow框架，掌握数据增强、模型调参及部署优化技术
工作履历（脱敏处理）
独立完成地质声电成像修复系统开发，采用深度学习图像修复模型解决空白带与异常区域修复难题，通过数据增强与模型调优提升修复精度。主导地质声电成像特征识别项目，构建高导缝、高阻缝等特征分类模型，实现微小裂缝与层理结构的精准识别。具备完整的机器学习项目开发经验，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练及效果评估全流程。
项目经验（脱敏处理）
地质声电成像修复项目：基于深度学习构建图像修复系统，采用U-Net架构处理地质图像空白带，通过多尺度特征融合与注意力机制提升修复质量，实现95%以上区域覆盖度。地质声电成像特征识别项目：研发多分类模型识别高导缝、高阻缝等6类地质特征，应用YOLOv5框架实现微小裂缝检测，检测准确率达92%，较行业标杆提升15%。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
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