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专业技能
精通Python编程语言，深度掌握深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），擅长目标检测算法（YOLOv5/v7）、卷积神经网络（CNN）与OpenCV图像处理技术。具备AI系统全栈开发能力，涵盖需求分析、算法选型、模型训练、部署优化及落地实施。熟悉医疗影像分析、视频行为识别等场景的算法研发，精通模型压缩、多目标跟踪、数据增强等技术，擅长复杂业务场景下的系统架构设计与性能调优。
工作履历（脱敏处理）
长期从事计算机视觉算法研发工作，主导医疗影像分析平台开发，实现医学图像的自动分割与病灶识别，系统准确率达92%。设计视频行为识别系统，通过多目标跟踪与姿态估计技术，完成洗手行为的自动分类与流程分析，项目上线后提升医院手卫生管理效率35%。主导AI模型的工程化部署，采用模型压缩技术将推理速度提升40%，同时保持95%以上精度。具备完整的AI系统开发经验，涵盖需求分析、算法选型、模型训练、部署优化及落地实施，擅长复杂业务场景下的技术方案设计与团队协作。
项目经验（脱敏处理）
1. 医疗影像分析平台开发：基于深度学习框架构建医学图像分割系统，采用U-Net架构实现肺部CT影像的病灶区域自动识别，通过数据增强与迁移学习技术提升模型泛化能力，系统准确率达92%。项目落地后显著提升影像诊断效率，减少人工标注工作量60%。
2. 视频行为识别系统：设计基于YOLOv7的目标检测算法，结合人体姿态估计技术实现洗手行为的自动分类，开发多目标跟踪模块解决复杂场景下的遮挡问题。通过数据增强与模型蒸馏技术提升模型鲁棒性，在实际部署中保持95%以上识别准确率，系统日均处理视频数据超200小时，有效提升医院手卫生管理智能化水平。
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