湛卢的案例列表
大功率电力电子设备软件设计与算法应用
1.能够快速计算芯片互连组件的分布参数，并采用数值求解方法，设计并开发相应算法并集成到软件界面中，已进一步应用到实际工业生产中； 2. 对java\ javascript程序开发和软件开发有充足的经验与基础； 3. 团队在深度学习领域涉足很广，能够利用pytorch框架构建、设计并训练复杂的神经网络模型，包括ANN/CNN/RNN/GAN/RL等； 4. 团队成员具备较强的科研实力，能够辅助需求者在硬件射频、通信、深度学习领域发表相关SCI & EI论文。
基于GAN的医学图像生成
1、通过pix2pix和CycleGAN对人体医学图像进行转换和生成，其主要结果是完成了从MR图像到CT图像之间的转换，并且根据需要强化的部位进行了加窗处理，和简单医学图像训练的网络结构进行了对比； 2、本人在该项目中属于主要开发人员，并根据该项目撰写了相关论文； 3、本人对深度学习有较深的理解，拥有复现相关神经网络的能力
基于GAN的医学图像生成
1、通过pix2pix和CycleGAN对人体医学图像进行转换和生成，其主要结果是完成了从MR图像到CT图像之间的转换，并且根据需要强化的部位进行了加窗处理，和简单医学图像训练的网络结构进行了对比； 2、本人在该项目中属于主要开发人员，并根据该项目撰写了相关论文； 3、本人对深度学习有较深的理解，拥有复现相关神经网络的能力
案例判断参考
湛卢的案例列表
大功率电力电子设备软件设计与算法应用
1.能够快速计算芯片互连组件的分布参数，并采用数值求解方法，设计并开发相应算法并集成到软件界面中，已进一步应用到实际工业生产中； 2. 对java\ javascript程序开发和软件开发有充足的经验与基础； 3. 团队在深度学习领域涉足很广，能够利用pytorch框架构建、设计并训练复杂的神经网络模型，包括ANN/CNN/RNN/GAN/RL等； 4. 团队成员具备较强的科研实力，能够辅助需求者在硬件射频、通信、深度学习领域发表相关SCI & EI论文。...
基于GAN的医学图像生成
1、通过pix2pix和CycleGAN对人体医学图像进行转换和生成，其主要结果是完成了从MR图像到CT图像之间的转换，并且根据需要强化的部位进行了加窗处理，和简单医学图像训练的网络结构进行了对比； 2、本人在该项目中属于主要开发人员，并根据该项目撰写了相关论文； 3、本人对深度学习有较深的理解，拥有复现相关神经网络的能力...
基于GAN的医学图像生成
1、通过pix2pix和CycleGAN对人体医学图像进行转换和生成，其主要结果是完成了从MR图像到CT图像之间的转换，并且根据需要强化的部位进行了加窗处理，和简单医学图像训练的网络结构进行了对比； 2、本人在该项目中属于主要开发人员，并根据该项目撰写了相关论文； 3、本人对深度学习有较深的理解，拥有复现相关神经网络的能力...
