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常州其它兼职程序员

ID：182470

服软

研发工程师

公司信息：
常州英集动力科技有限公司

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
常州
全区

技术能力

1、科研能力突出，硕士期间发表4篇论文，其中CCF-C类会议论文2篇，EI国际会议论文1篇，国内会议论文1篇，还申请了1篇专利和1篇软件著作权，并参与国际级科研项目1项。
2、编程能力突出，精通python，C，C++等语言，拥有软件设计师（中级），计算机二级（C语言）和三级（偏软）等资格证书，硕士期间主持了行人闯红灯识别，车牌识别，图像风格转换等项目。
3、英文能力突出，通过了英语六级，我还于2018年11月前往希腊参加ICTAI国际会议并作英文报告，与来自世界各国的学者交流最新的技术动态和科研成果。

项目经验

1、国家自然科学基金：面向复杂事件分析的脑机模式协作循环神经网络研究
该项目是我导师主持的国家级课题项目。我负责项目的开发，使用TensorFlow和Mxnet等深度学习框架，对神经网络的相关结构进行改进和优化，进行了反复的实验和公式的推导。和在课题组的努力下，我们完成了相关论文和专利的发表。
2、论文：Incremental LSTM based on knowledge selection and transfer ISCSIC 2019(EI国际会议) 第一作者
主要工作：本文提出一种增量式LSTM，目的是使LSTM能够适应数据的动态增长，并缓解由于输入序列的增加而导致的遗忘问题。LSTM大多使用传统的批量学习算法，即假设在训练之前所有训练样本都可以得到。然而在实际应用中,训练样本通常随着时间逐步得到的。如果新样本到达后要重新学习全部数据,需要消耗大量时间和空间,因此本文利用增量学习解决这个问题，并结合LSTM的特点设计出新的知识选择和迁移算法，使得LSTM不但能适应数据的动态增长，还能够维持旧任务的性能。
3、软件著作权：基于mxnet框架的图片内容文本描述系统软件著作权第一作者
主要工作：该著作权的目的是使计算机能够像人类一样描述图片，能够撰写出高质量的图片描述文本。该技术与先前的语言模型不同，最大的优点在于可以在运行过程中动态地展示文本生成的优化过程，将生成的文本展示出来，而不是像之前的语言模型，仅仅展示困惑度减少的过程。随着迭代次数的增加，我们可以很清楚的看到生成的文本质量越来越高，越来越像个句子，这与生物神经系统的运作机制很相似。
4、论文：ALSTM: Adaptive LSTM for Durative Sequential Data ICTAI 2018(CCF-C类会议) 第二作者，导师第一作者
主要工作：本文基于LSTM提出一种新的自适应更新算法，目的是使新的LSTM能够适应连续的相同数据，比如视频中的动作时延数据，减少计算开销。简单来说，因为很多数据集需要编码，例如语音、传感器等数据集，对它们编码之后会有很多连续的相同数据。如果当前的输入和先前时间步的输入是一样的，那么细胞仅仅进行线性运算，而不是传统的细胞更新运算。如果当前的输入和先前时间步的输入不同，则转为正常的细胞更新运算。实验证明该算法可以减少计算开销并提升准确率。